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Assurer la fiabilité et la reproductibilité des résultats de simulation HPC est devenu une exigence critique tant dans la recherche académique que dans la recherche industrielle. Pourtant, en pratique, le processus qui a produit un résultat est souvent difficile à reconstituer — l’enregistrement manuel est chronophage, incomplet et sujet aux erreurs humaines.
Alors que les charges de travail d’inférence IA, de traitement de données et de recherche partagée continuent de croître, les organisations investissent massivement dans l’infrastructure GPU. Cependant, les architectures centrées sur le serveur conventionnelles entraînent souvent une faible utilisation des GPU, une augmentation des besoins en puissance et en refroidissement, une faible efficacité d’investissement et une flexibilité opérationnelle limitée.
À mesure que les volumes de données augmentent rapidement dans les environnements de recherche, le déplacement des données — et non la performance de calcul — est devenu le principal goulot d’étranglement. Les données de recherche, alimentées par l’observation, la simulation et l’IA, ont rapidement atteint l’échelle de TB à PB, mais l’infrastructure de transfert n’a pas suivi le rythme.
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