CCUS

CCUS

Type de service	Plateforme de calcul
Statut	En production
Autres noms	Centre de Calcul de l'Université de Strasbourg, Mésocentre de l'Université de Strasbourg, Pôle HPC Unistra
URL	https://hpc.unistra.fr
Contact	support@unistra.fr
Localisation	Strasbourg
Structure d'appartenance	Université de Strasbourg
Tutelles	Université de Strasbourg

Cycle de vie des données

Ce service intervient au cours des stades du cycle de vie suivants :

Analyse

Stockage

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Le Centre de Calcul de l’Université de Strasbourg est en charge des missions de soutien à la recherche dans les domaines du calcul scientifique et de la visualisation. Il met à disposition des chercheurs des ressources de calcul haute performance et des applications logicielles. Il leur propose également des formations à la demande, ainsi qu’un soutien personnalisé (conseils pour l’utilisation des applications de calcul, aide dans l'écriture du code de programmation, etc.).

Domaines scientifiques :Sciences & Technologies

PE6 Sciences informatiques et informatique

Thématique et/ou mots clés :

• Calcul haute performance
• Calcul parallèle
• Visualisation

Type de données :Données de simulation numérique

Communauté d'utilisateurs : Membres des unités de recherche des Universités de Strasbourg et de Haute-Alsace Usagers et bénéficiaires :Chercheurs, Ingénieurs, Doctorants

Conditions d'usage : Les demandes sont recueillies et sélectionnées par un comité scientifique.

Conditions tarifaires : Gratuit

Certification/Label :

Conditions générales d'utilisation :

CCUS est en lien avec les services et structures

ObAS, EOST, Groupe Calcul, GENCI, MesoNET

Services proposés par la structure d'appartenance

Structure	Services proposés
Université de Strasbourg	URFIST de Strasbourg Plateforme A2S Université de Strasbourg : Science ouverte CCUS Université de Strasbourg : Entrepôt POUNT ADELE Helpdesk

utilisation de superordinateurs capables d’exécuter plusieurs milliards d’opérations à la seconde, pour modéliser des phénomènes complexes ou traiter de gros volumes de données.

utilisation de superordinateurs capables d’exécuter plusieurs milliards d’opérations à la seconde, pour modéliser des phénomènes complexes ou traiter de gros volumes de données.