Aller au contenu principal
À l'ISC, JUPITER démontre les capacités de la science à l'échelle exascale
InfrastructureNVIDIA AI Blog3h· 2 min de lecture

À l'ISC, JUPITER démontre les capacités de la science à l'échelle exascale

Source originale ↗·

JUPITER, le premier supercalculateur européen à atteindre l'échelle exaflop, installé au Forschungszentrum Jülich en Allemagne, affiche une première année de résultats scientifiques majeurs. Présentés cette semaine à la conférence ISC à Hambourg, quatre projets conduits sur cette machine illustrent concrètement ce que permet le calcul à l'échelle exascale : cartographier le cerveau humain cellule par cellule, simuler le climat terrestre à une résolution d'un kilomètre, développer des systèmes d'IA pour les réseaux sans fil de prochaine génération, et émuler un ordinateur quantique universel de 50 qubits. La machine repose sur des puces NVIDIA Grace Hopper et un réseau InfiniBand Quantum-X800. Thomas Lippert, directeur du Centre de supercalcul de Jülich et professeur à l'université Goethe de Francfort, affirme que JUPITER positionne l'Europe non pas comme un suiveur de l'ère exascale, mais comme son chef de file.

Deux résultats se distinguent par leur portée. Le projet Jülich Brain Atlas a produit CytoNet, un modèle fondamental entraîné sur 6,5 pétaoctets de données issues de 21 cerveaux post-mortem, en moins de cinq jours sur 4 096 puces Grace Hopper. Pour la première fois, un modèle d'IA cartographie la microarchitecture cérébrale à l'échelle cellulaire, reliant la structure de chaque cellule aux grands schémas d'organisation du cerveau. La neuroscientifique Katrin Amunts, qui dirige les travaux à l'INM-1 de Jülich, prépare désormais un agent IA capable d'interroger directement ces données, intégrant du raisonnement multimodal et un modèle de langage NVIDIA Nemotron 3 120B. Sur le front climatique, le modèle ICON, développé en collaboration entre l'ETH Zurich, le Max Planck Institute for Meteorology, le DKRZ, le JSC et NVIDIA, a remporté le Gordon Bell Prize for Climate Modelling au SC25 en novembre dernier. Tournant sur 20 480 puces Grace Hopper, ICON simule pour la première fois un système terrestre couplé, atmosphère, océan, terres, biogéochimie et cycle du carbone complet, à une résolution d'un kilomètre. En 24 heures de calcul, la machine a simulé environ 146 jours de climat réel, un record mondial.

Ces avancées s'inscrivent dans une course mondiale à la puissance de calcul scientifique où l'Europe a longtemps accusé un retard face aux États-Unis et à la Chine. JUPITER comble cet écart en offrant à la communauté scientifique européenne un outil capable de traiter des problèmes auparavant hors de portée, qu'il s'agisse de la connectivité 6G, des maladies neurodégénératives ou du changement climatique. La concentration de disciplines aussi diverses sur une seule infrastructure marque un tournant : le supercalcul ne sert plus uniquement la physique des particules ou la météorologie, mais devient un substrat commun pour toutes les sciences de pointe. Les prochaines étapes pour plusieurs équipes incluent l'intégration d'agents IA autonomes capables de conduire eux-mêmes des expériences scientifiques, ouvrant la voie à une recherche partiellement automatisée à très grande échelle.

Impact France/UE

JUPITER, financé par EuroHPC et installé à Jülich (Allemagne), positionne l'UE comme leader mondial du calcul exascale, offrant à la communauté scientifique européenne une infrastructure de pointe pour la recherche en neurosciences, climatologie et IA souveraine.

Dans nos dossiers

Cet article vous a été utile ?

Vu une erreur factuelle dans cet article ? Signalez-la. Toutes les corrections valides sont publiées sur /corrections.

À lire aussi

La passerelle IA : centraliser l'inférence à l'échelle d'équipes décentralisées
1InfoQ AI 

La passerelle IA : centraliser l'inférence à l'échelle d'équipes décentralisées

Face à la multiplication des modèles d'IA dans les entreprises, les équipes d'ingénierie se retrouvent confrontées à ce que Meryem Arik appelle le "chaos d'inférence" : chaque équipe choisit ses propres modèles, ses propres fournisseurs, sans coordination ni visibilité globale. Pour y remédier, une nouvelle catégorie d'infrastructure émerge : les passerelles de modèles d'IA (AI model gateways), une couche de contrôle centralisée qui s'intercale entre les équipes et les fournisseurs de LLM comme OpenAI, Anthropic ou Mistral. L'enjeu est concret : sans ce type de couche intermédiaire, les DSI et responsables techniques perdent le contrôle des coûts, de la sécurité et de la conformité. Une passerelle bien configurée permet de gérer les droits d'accès par équipe (RBAC), de suivre la consommation par projet, d'imposer des règles de routage selon les besoins, et d'éviter que des données sensibles partent vers des API externes sans supervision. Pour les grandes organisations qui déploient l'IA à l'échelle, c'est une brique devenue aussi critique qu'un API gateway classique. Deux solutions open source se distinguent dans ce segment : LiteLLM, qui offre une interface unifiée vers des dizaines de fournisseurs LLM, et Doubleword, plus récent, positionné sur le contrôle d'entreprise. Ce marché reste jeune mais s'accélère à mesure que les équipes tech passent du prototype à la production à grande échelle. Les éditeurs de plateformes MLOps comme Weights & Biases ou Databricks surveillent ce segment de près, et des acquisitions ou intégrations sont probables dans les prochains mois.

UELes entreprises européennes déployant des LLMs à grande échelle ont un intérêt direct à adopter ce type de passerelle pour satisfaire aux exigences du RGPD et de l'AI Act, en garantissant que les données sensibles restent sous contrôle avant d'être transmises à des API externes.

InfrastructureOpinion
1 source
La mise en production de l'IA à grande échelle oblige les entreprises à repenser leur infrastructure
2VentureBeat AI 

La mise en production de l'IA à grande échelle oblige les entreprises à repenser leur infrastructure

Le déploiement de l'intelligence artificielle à grande échelle est en train de redessiner l'architecture informatique des entreprises. C'est le constat que dressent Tarkan Maner, président et directeur commercial de Nutanix, et Thomas Cornely, vice-président exécutif en charge du produit, qui observent une bascule profonde dans la façon dont les organisations abordent l'IA. Après des mois de prototypes et d'expérimentations dans le cloud, les entreprises cherchent désormais à déployer ces systèmes sur des charges de travail réelles, pour des milliers d'utilisateurs simultanés. Cornely résume l'écart : "Faire un prototype, c'est une chose. Déployer ce prototype pour 10 000 employés, c'en est une autre." La montée en puissance des agents IA, capables d'enchaîner des tâches complexes en toute autonomie, amplifie encore cette pression : les infrastructures doivent gérer des workflows multi-étapes, des charges imprévisibles en temps réel, et coordonner l'accès aux données entre équipes. Ce passage du pilote à la production révèle des contraintes pratiques que l'expérimentation en cloud avait masquées. Les questions de gouvernance des données, de contrôle, de sécurité et de coût prennent rapidement le dessus dès que les volumes augmentent. Les cas d'usage qui progressent le plus vite sont la recherche documentaire et la récupération de connaissances, la détection prédictive des menaces en cybersécurité, les workflows de développement logiciel, et le support client. Dans le secteur bancaire, notamment en Europe et aux États-Unis, des établissements déploient déjà des outils de reconnaissance faciale et de détection prédictive des cyberattaques pilotés par l'IA. L'enjeu n'est pas de remplacer les décisions humaines, mais de trouver le bon équilibre entre l'automatisation et l'intervention humaine, ce que Maner résume par l'idée d'une "harmonie" entre agents IA, robotique et capital humain, optimisée pour de meilleurs résultats opérationnels. Cette transformation s'inscrit dans un contexte de mutation accélérée qui touche l'ensemble des secteurs, des industries réglementées comme la banque, la santé et les administrations publiques jusqu'à la distribution et la manufacture. Des frameworks comme OpenClaw facilitent désormais la création d'agents par des équipes qui n'ont pas de compétences en infrastructure IA, ce qui accroît la pression sur les plateformes chargées de sécuriser ces déploiements. La trajectoire dominante est claire : débuter dans le cloud pour accéder rapidement aux ressources, puis rapatrier les applications critiques sur site à mesure qu'elles entrent en production, sur des plateformes qui résolvent les problèmes de sécurité et de coût à la fois. Nutanix se positionne explicitement sur ce segment, voyant dans cette transition une opportunité de croissance majeure à mesure que les entreprises cherchent des partenaires capables d'accompagner l'IA de l'expérimentation au déploiement industriel.

UELe secteur bancaire européen est cité parmi les premiers adopteurs de l'IA en production (reconnaissance faciale, détection prédictive des cyberattaques), illustrant les enjeux croissants de gouvernance et de souveraineté des données pour les entreprises françaises et européennes.

InfrastructureActu
1 source
Inférence adaptée à la capacité : basculement automatique entre instances pour les endpoints SageMaker AI
3AWS ML Blog 

Inférence adaptée à la capacité : basculement automatique entre instances pour les endpoints SageMaker AI

Amazon SageMaker AI vient d'introduire une fonctionnalité baptisée "capacity-aware instance pool" pour ses endpoints d'inférence, disponible immédiatement pour les nouveaux déploiements comme pour les endpoints existants. Concrètement, les équipes peuvent désormais définir une liste ordonnée de types d'instances GPU plutôt qu'un type unique, et SageMaker parcourt automatiquement cette liste dès qu'une contrainte de capacité se présente, que ce soit à la création de l'endpoint, lors d'un scale-out ou d'un scale-in. Cette mécanique de bascule automatique fonctionne pour les Single Model Endpoints, les endpoints basés sur des Inference Components, et les Asynchronous Inference endpoints. Les métriques Amazon CloudWatch bénéficient également d'une nouvelle dimension InstanceType, permettant de suivre latence, débit, utilisation GPU et nombre d'instances par type de matériel au sein d'un même endpoint. Jusqu'ici, le déploiement d'un modèle sur SageMaker imposait de choisir un seul type d'instance au moment de la création. Si ce type manquait de capacité, l'endpoint échouait avec une erreur "Insufficient Capacity", forçant les équipes à itérer manuellement sur des alternatives, chaque tentative prenant plusieurs minutes avant de connaître son issue. Le problème se répétait à chaque phase du cycle de vie : lors des montées en charge automatiques, l'autoscaler relançait indéfiniment des requêtes sur le même type d'instance indisponible pendant que le trafic continuait d'augmenter, et lors des descentes, toutes les instances étaient candidates à la suppression sans distinction de priorité. Avec les instance pools, SageMaker essaie le type préféré en premier, bascule immédiatement sur le suivant si nécessaire, et retire en priorité les instances de fallback lors des scale-in, laissant la flotte revenir naturellement vers le matériel privilégié quand il redevient disponible. Cette annonce s'inscrit dans un contexte où l'accès aux GPU reste l'un des goulots d'étranglement les plus critiques pour les organisations qui industrialisent des charges IA en production. Les grands modèles de langage et les architectures multimodales exigent des types d'instances spécifiques, souvent soumis à une forte tension sur les capacités cloud. AWS rejoint ainsi une tendance plus large dans laquelle les fournisseurs cloud intègrent nativement des mécanismes de résilience face aux pénuries de compute, réduisant la charge opérationnelle sur les équipes MLOps. La possibilité de migrer des endpoints existants sans reconstruction complète est un signal fort : AWS cible autant les workloads de production déjà déployés que les nouveaux projets. Les suites logiques seraient une extension à d'autres services d'inférence managés et une intégration plus fine avec les stratégies de spot instances pour optimiser les coûts tout en maintenant la disponibilité.

InfrastructureActu
1 source
4Meta Engineering ML 

Les agents IA unifiés de Meta optimisent les performances à grande échelle

Meta a développé une plateforme d'agents IA unifiée pour automatiser la détection et la résolution des problèmes de performance à l'échelle de son infrastructure mondiale, qui sert plus de 3 milliards d'utilisateurs. Ce programme, baptisé Capacity Efficiency Program, repose sur des agents capables d'encoder l'expertise de ses ingénieurs seniors en compétences réutilisables et composables. Résultat concret : des centaines de mégawatts (MW) de puissance électrique récupérés, soit de quoi alimenter des centaines de milliers de foyers américains pendant un an. L'outil interne FBDetect détecte chaque semaine des milliers de régressions de performance, et les agents IA prennent désormais en charge leur résolution automatisée, compressant environ dix heures d'investigation manuelle en trente minutes. Les agents vont même jusqu'à générer des pull requests prêtes à révision, couvrant l'intégralité du chemin depuis la détection d'une opportunité d'optimisation jusqu'à la correction du code. L'impact est double : économique et opérationnel. Côté défense, chaque régression non résolue rapidement se traduit par une consommation électrique supplémentaire qui s'accumule sur l'ensemble du parc de serveurs de Meta. Côté offensif, les agents permettent désormais d'explorer proactivement des optimisations dans un nombre croissant de domaines produits, des opportunités que les ingénieurs n'auraient jamais le temps de traiter manuellement. Le programme peut ainsi augmenter sa capacité de livraison de mégawatts sans augmenter proportionnellement les effectifs humains, ce qui représente un levier de scalabilité majeur pour une infrastructure de cette taille. Libérés des tâches d'investigation répétitives, les ingénieurs peuvent se concentrer sur l'innovation produit. Ce projet s'inscrit dans une tendance plus large chez les grandes plateformes technologiques : automatiser la gestion de la complexité interne à mesure que l'infrastructure croît plus vite que les équipes humaines. Chez Meta, la découverte clé a été que l'offense (recherche proactive d'optimisations) et la défense (détection de régressions) partagent la même structure de problème, ce qui a permis de construire une plateforme unique plutôt que deux systèmes séparés. L'interface d'outils standardisée est au cœur de l'architecture : elle permet aux agents de combiner investigation de données de profilage, consultation de documentation interne, analyse des déploiements récents et recherche de discussions liées. L'objectif à terme est un moteur d'efficacité autonome où l'IA gère la longue traîne des problèmes de performance, un modèle qui pourrait inspirer d'autres hyperscalers confrontés aux mêmes contraintes d'échelle.

InfrastructureActu
1 source

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Une sélection éditoriale quotidienne, sans bruit. Directement dans votre boîte mail.

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Gratuit · 1 email le matin, rédigé par un humain · désinscription en un clic