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

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 Humaines & Sociales, Sciences & Technologies, Vie & Santé

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, Equip@meso, GENCI

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.