Il y aura un avant et un après. La France s'est dotée d'un bijou technologique qui double la puissance de calcul de la recherche française et la fait sortir des « temps anciens ». Le supercalculateur Jean Zay va permettre d'être impliqué dans des domaines très gourmands en temps de calcul comme la climatologie, l’astrophysique, la dynamique moléculaire ou la génomique…
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Imaginer de nouveaux algorithmes, leur donner la capacité d'apprendre, et résoudre quelques mystères... un superordinateur fait pour la première fois en France la part belle à l'intelligence artificielle pour sortir « des temps anciens ». Inaugurée vendredi, la machine, à pleine puissance, offre une capacité de calcul équivalente à celle de 40.000 ordinateurs personnels (16 pétaflops, soit 16 millions de milliards d'opérations par seconde), doublant la puissance de calcul de la France.
« Les Gafa se sont dotés très tôt de grands supercalculateurs dédiés à l'IA, rapidement imités par les États-Unis », explique à l'AFP Jamal Atif, chercheur au CNRS. Si l'entreprise britannique DeepMind a pu concevoir AlphaGo, dont la victoire contre le champion du monde du jeu de Go avait fait grand bruit en 2016, c'est parce qu'elle disposait de la puissance de calcul de GoogleGoogle.
Mais en France, « il n'y avait rien. Et sans calcul, nous restions dans des temps anciens », avoue le chercheur du Laboratoire d'analyse et modélisationmodélisation de systèmes pour l'aide à la décision. « La compétition est terrible dans ce domaine-là, et les chercheurs français s'estimaient très désavantagés par rapport à leurs compétiteurs », raconte Denis Girou, ancien directeur de l'Institut du développement et des ressources en informatique scientifique (Idris) du CNRS.
Le supercalculateur, un bijou technologique, l'un des plus puissants d'Europe
L'un des défis de l'intelligence artificielle consiste à donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données, le machine learning ou apprentissage profondapprentissage profond. Mais, pour apprendre à réaliser une tâche spécifique (reconnaître une image, traduire un texte, jouer au Go...), un algorithme a besoin d'ingérer des milliards d'exemples.
« Traiter cette grande massemasse de données nécessite beaucoup de calculs », détaille le chercheur du Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision. Pareil pour tester ces algorithmes ou en concevoir des nouveaux. Dans une grande salle toute blanche, une quarantaine d'énormes armoires noires renferment processeurs et disques de stockage. Rien de spectaculaire si ce n'est le bruit assourdissant.
Installé au centre de calcul Idris du CNRS sur le plateau de Saclay, en région parisienne, Jean Zay, ce nouveau bijou technologique, d'un coût de 25 millions d'euros, dispose de processeurs particuliers (des GPU). « Ces accélérateurs sont absolument cruciaux pour les chercheurs en IA », explique Denis Girou. « Beaucoup de choses sont attendues de ma communauté », reconnaît Jamal Atif, citant « la promesse de la voiture autonome », les assistants intelligents, la justice prédictive, l'aide automatique au diagnosticdiagnostic...
Mais avant tout cela, quelques mystères restent à éclaircir, notamment le problème de « l'explicabilité » : les opérations réalisés par les algorithmes sont tellement complexes qu'il est difficile d'expliquer comment l'algorithme est arrivé à telle ou telle décision. Aux États-Unis, le logiciel Compas est utilisé pour prédire la récidiverécidive. « Mais nous ne savons pas sur quoi il se base exactement... », explique Jamal Atif.
Les limites du deep learning
Autre limite de l'apprentissage profond : il reste vulnérable aux attaques. Un changement minime sur une image, même imperceptible à l'œilœil nu, peut tromper un algorithme, l'empêcher de reconnaître un panneau stop ou lui faire prendre un autobus scolaire pour une autruche. Un problème de taille si l'on veut déployer des algorithmes de deep learning dans des véhicules autonomesvéhicules autonomes ou des avions. « On comprend beaucoup de choses mais beaucoup de choses nous échappent », résume le chercheur.
“Au lieu d'attendre des résultats un mois, nous les aurons au bout d'une semaine !”
Jean Zay sera également utilisé dans d'autres domaines également très gourmands en temps de calcul comme la climatologieclimatologie, l’astrophysique, la dynamique moléculaire ou la génomiquegénomique... Notamment pour simuler l'évolution du climatclimat, recréer l'environnement solaire ou visualiser le comportement de virus de la grippe selon différentes températures. « Au lieu d'attendre des résultats un mois, nous les aurons au bout d'une semaine ! », se réjouit Marc Baden, directeur du laboratoire de biochimiebiochimie théorique du CNRS.
Le supercalculateur le plus puissant de France sera dédié à l'IA
Article de Fabrice Auclert, publié le 10 janvier 2019
Au milieu de l'année, l'Idris, qui dépend du CNRS, va recevoir le plus puissant des supercalculateurssupercalculateurs sur le sol français. Équipé de processeurs Xeon d'IntelIntel, le HPC-IA coûtera 25 millions d'euros et sera notamment dédié aux applicationsapplications d'intelligence artificielle.
Le Genci (Grand équipement national de calcul intensif) vient de passer commande auprès du constructeur américain HPEHPE (Hewlett Packard Enterprise) d'un nouveau supercalculateur qui sera le plus puissant de France. Baptisé HPC-IA et d'un coût de 25 millions d'euros, la nouvelle machine sera capable d'effectuer 14 millions de milliards d'opérations par seconde, soit 14 pétaflops. La livraison est annoncée pour le milieu de l'année 2019, et l'installation s'effectuera à l'Idris, le centre de calcul du CNRS à Saclay. L'accès aux chercheurs est prévu à partir du mois de septembre.
Cette nouvelle acquisition s'inscrit dans le plan de recherche en intelligence artificielle, annoncé par Emmanuel Macron en mars 2018. HPC-IA viendra s'ajouter aux 18 supercalculateurs dont dispose déjà la France, et qui servent dans de nombreux domaines comme la météométéo, la recherche médicale, le nucléaire...
« C'est d'une utilité très concrète par exemple pour modéliser le climat », a expliqué Antoine Petit, le président du Centre national de la recherche scientifique à nos confrères de France Info. « Cela nécessite énormément d'heures de calcul avec des machines de plus en plus puissantes. C'est une utilisation classique. Il y a aussi ce qui est lié à l'intelligence artificielle. C'est un des buts de ces supercalculateurs. On peut citer les questions de médecine personnalisée, de traduction automatique, de jeux, etc. Ce sont tous les exemples dans lesquels on a beaucoup de données, et il faut des puissances de calcul très importantes pour traiter ces données. »
Un supercalculateur de puissance mondiale
Équipé de processeurs Xeon d'Intel et de puces graphiques Nvidia, le HPC-IA viendra détrôner le supercalculateur utilisé actuellement au Genci, dont la puissance de calcul est de 9,4 pétaflops. Actuellement, la machine la plus puissante en France est celle du Commissariat à l'énergieénergie atomique (CEA) avec 12 pétaflops.
Le nouveau bijou du CNRS devrait permettre à la France de gagner quelques places sur le podium mondial des supercalculateurs. D'après le site TOP500, la France passerait ainsi de la 16e place à la 12e ou 13e place. Seuls deux supercalculateurs en Europe le surpasseraient, l'un en Allemagne et l'autre en Suisse.
Puissance record pour le nouveau supercalculateur du CNRS
Article de Jean Eugène publié le 08/01/2008
Installé sur le site de l'Institut du développement et des ressources en informatique scientifique (Idris) à Orsay, près de Paris, un nouvel ordinateur atteint 207 téraflopstéraflops, soit 207.000 milliards d'opérations à la seconde. Il dépasse ainsi, et de loin, les capacités de son prédécesseur qui n'atteignait que 6,7 téraflops.
A sa mise en service en mars prochain, le nouvel outil sera accessible aux chercheurs « de la communauté nationale ou internationale », du monde scientifique ou de l'entreprise, annonce Catherine Bréchignac, présidente du CNRS, précisant que les personnes ou organismes intéressés devront soumettre leurs projets à un comité de sélection.
Arnold Migus, directeur général du CNRS, précise que ce supercalculateur, dont le coût représente 25 millions d'euros étalés sur quatre ans, maintenance comprise, permettra enfin à la France de combler son retard dans le domaine du calcul intensif. Elle se situe désormais en troisième position mondiale, derrière les Etats-Unis et l'Allemagne.
Le nouvel ordinateur sera en priorité dévolu à l'étude du climat, afin de satisfaire aux engagements décidés dans le cadre du Giec (Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climatGroupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat), dont la modélisation est particulièrement gourmande en puissance de calcul. La chimiechimie, la biologie ou l'astronomie sont aussi considérées comme des utilisateurs majeurs de telles capacités de calcul.
L'instrument est composé de deux éléments, dont l'un, BlueGene/P, dérive de l'ordinateur Deep Blue qui avait pour la première fois, voici dix ans, battu le champion du monde des échecs Gary Kasparov. Le second repose sur une machine à base de Power 6, des processeurs à quatre cœurs cadencés à 850 MHz comprenant chacun 790 millions de transistors gravés en 65 nm.
Mais selon le CNRS, cette installation préfigure de prochains investissements dans le cadre du Grand Equipement national de Calcul intensif, avec l'objectif d'aboutir à de futurs systèmes pétaflops, offrant un gain de puissance d'un facteur mille.
De tels instruments ne sont déjà plus de la science-fiction. En juin 2007, IBMIBM a présenté la génération suivante de son système BlueGene/P, d'une puissance de 3 pétaflops (donc 3.000 téraflops). Il est amusant de constater que si le fonctionnement de ce monstre repose sur un noyau propriétaire très léger et réduit à sa plus simple expression, l'ensemble du système d'exploitationsystème d'exploitation est, comme 426 des 500 superordinateurs du Top500 mondial, basé sur Suse LinuxLinux (ici en version SLES 10).
par Futura avec l'AFP-Relaxnews
le 23 janvier 2020
