Boost Campus
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Data & HPC

Infrastructure de calcul haute performance pour la recherche à forte intensité de données et les applications d'IA.

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Vision & Challenges

Our Vision

Boost Campus vise à mettre à disposition, d’ici le premier trimestre 2028, des ressources de stockage de données et de calcul haute performance, permettant aux entreprises, chercheurs et innovateurs de relever les défis computationnels les plus complexes sans avoir à supporter les investissements liés à l’infrastructure.

Adresser les challenges clés

Complexité de calcul

Les problèmes complexes auxquels la recherche est aujourd'hui confrontée nécessite une puissance de calcul considérable, bien supérieure à ce que peuvent fournir les systèmes informatiques classiques.

Volume de données

Traiter et exploiter des volumes de données atteignant plusieurs pétaoctets exige des infrastructures de stockage et de calcul spécialement conçues pour ces échelles.

Freins financiers

La mise en place et l’exploitation d’une infrastructure de calcul haute performance (HPC) nécessitent des investissements importants ainsi qu’une expertise technique spécialisée.

Evolution des technologies

L’évolution rapide des technologies de calcul rend difficile pour les organisations de suivre le rythme et de rester à la pointe.

Cas d'usage et applications

Artificial Intelligence & Machine Learning

  • Entrainements modèles Deep learning
  • Optimisation des réseaux neuronaux
  • Traitement du langage naturel
  • Applications de vision ordinateur
  • Apprentissage par renforcement
  • Grands modèles de langage

Biologie computationelle et génomique

  • Séquençage et assemblage du génome
  • Prédiction de la structure des protéines
  • Simulations découvertes de candidats médicaments
  • Dynamique moléculaire
  • Analyse de la génétique des populations
  • Modélisation de la biologie des systèmes

Data Science & Analytique

  • Process Big Data
  • Modélisation statistique
  • Analyse prédictive
  • Analyse de séries temporelles
  • Exploration de données de reconnaissance de formes
  • Analyse en temps réel

Computing Scientifique

  • Simulation et modélisations climatiques
  • Dynamiques des fluides numériques
  • Simulation de science des matériaux
  • Calculs de chimie quantique
  • Simulations astrophysiques
  • Modélisation financière

Inginérie & Design

  • Analyse par éléments finis (FEA)
  • Electromagnétisme computationnel
  • Optimisation structurelle
  • Simulations multiphysiques
  • Opérations CAO/FAO
  • Développement de jumeaux numériques

Traitement d'images et de signaux

  • Analyse d'imagerie médicale
  • Traitement d'images satellites
  • Rendu et encodage vidéo
  • Reconstruction 3D
  • Filtrage et amélioration du signal
  • Reconnaissance de formes

Infrastructure informatique

Systèmes de stockage

  • CPU Cores: 10,000+ cores
  • GPU Accelerators: NVIDIA A100, H100
  • Memory: 100+ TB RAM
  • Performance: 5+ petaFLOPS
  • Architecture: Hybrid CPU/GPU clusters

Software & Outils

  • High-Speed Storage: 10+ PB
  • Archive Storage: 50+ PB
  • IOPS: Millions of operations/sec
  • Bandwidth: 100+ GB/s throughput
  • Backup: Automated redundancy

Services & Support

Mode d'accès

  • Heures de calcul à la demande
  • Réservation de capacités
  • Réservation de noeuds dédiés

Support technique

  • Code optimization consulting
  • Parallelization assistance
  • Performance tuning
  • Software installation support
  • Debugging and troubleshooting

Q1 2026

Phase 1 - Current

5 petaFLOPS computing capacity operational

GPU cluster with NVIDIA A100 accelerators

Q3 2026

Phase 2 - Expansion

Double computing capacity to 10 petaFLOPS

Next-generation GPU integration (H100/H200)

Enhanced storage to 100 PB

Q1 2027

Phase 3 - Quantum Integration

Quantum computing testbed

Hybrid classical-quantum workflows

Advanced AI accelerators

2028

Phase 4 - Exascale

Target: 1 exaFLOPS capability

Energy-efficient architecture

AI-optimized infrastructure