Le professeur Frédéric Magoulès et son équipe du laboratoire MAS (Mathématiques Appliqués aux Systèmes) intégré à l’ECP, ont été sélectionnés pour la qualité des travaux de recherche menés sur le développement de nouvelles méthodes mathématiques et algorithmes numériques pour la résolution de problèmes complexes de très grandes tailles sur GPU.
"Le label CUDA Research Center décerné pour nos travaux de recherches en mathématiques appliquées et calcul scientifique sur processeurs graphiques, nous confère une visibilité mondiale dans ce domaine, et ouvre la porte à de nombreuses, enrichissantes et durables collaborations avec NVIDIA", déclare Frédéric Magoulès, Professeur de Mathématiques Appliquées à l'Ecole Centrale Paris
Les domaines et applications scientifiques de ce CUDA Research Center pourront s'étendre à l'ensemble des équipes et laboratoires de l'ECP faisant appel au calcul intensif, le tout sera coordonné par Frédéric Magoulès.
Pour rappel :
CUDA (Compute Unified Device Architecture) est une architecture de traitement parallèle développée par NVIDIA permettant d’accroître les performances de calcul en exploitant la puissance des processeurs graphiques (GPU). Les dernières machines NVIDIA permettent d'atteindre des performances supérieures au Teraflop en Double Précision.
"Le label CUDA Research Center décerné pour nos travaux de recherches en mathématiques appliquées et calcul scientifique sur processeurs graphiques, nous confère une visibilité mondiale dans ce domaine, et ouvre la porte à de nombreuses, enrichissantes et durables collaborations avec NVIDIA", déclare Frédéric Magoulès, Professeur de Mathématiques Appliquées à l'Ecole Centrale Paris
Les domaines et applications scientifiques de ce CUDA Research Center pourront s'étendre à l'ensemble des équipes et laboratoires de l'ECP faisant appel au calcul intensif, le tout sera coordonné par Frédéric Magoulès.
Pour rappel :
CUDA (Compute Unified Device Architecture) est une architecture de traitement parallèle développée par NVIDIA permettant d’accroître les performances de calcul en exploitant la puissance des processeurs graphiques (GPU). Les dernières machines NVIDIA permettent d'atteindre des performances supérieures au Teraflop en Double Précision.
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