Convergence entre Big Data et HPC - enjeux et défis
1 : Laboratoire Amiénois de Mathématique Fondamentale et Appliquée
(LAMFA)
CNRS : UMR7352, Université de Picardie Jules Verne
Les communautés de HPC et de HDA (high-performance data analytics) ont évolué sur des chemins divergents - aussi bien les piles logicielles que les infrastructures n'ont plus beaucoup en commun. Devant ce constat, la communauté BDEC (voir exascale.org) a entamé une réflexion au niveau international, afin de proposer des “chemins vers la convergence” des deux mondes. Mais cela passe probablement par une refonte des workflows et du processus de la recherche scientifique, ainsi que par des nouvelles approches aux architectures logicielles et matérielles, dont le rôle des réseaux de communication. Dans cet exposé, tous ces aspects seront présentés et des solutions seront proposés, dont en particulier, un modèle de “sablier” qui semble avoir un potentiel énorme.
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