MCIA

  MCIA

Type de service	Plateforme de calcul
Statut	En production
Autres noms	Mésocentre de Calcul Intensif Aquitain
URL	https://redmine.mcia.fr/projects/mcia
Contact	pierre.gay@u-bordeaux.fr, Luc.Mieussens@math.u-bordeaux.fr
Localisation	Bordeaux
Structure d'appartenance	Université de Bordeaux
Tutelles	Université de Bordeaux

Cycle de vie des données

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

Analyse

Stockage

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Le Mésocentre de Calcul Intensif Aquitain MCIA est un centre de ressources pour le calcul et le stockage numériques. Il met à la disposition des laboratoires de recherche et des entreprises d’Aquitaine un cluster de calcul, ainsi qu'une infrastructure de stockage distribuée iRODS. Il propose également une assistance personnalisée aux utilisateurs et organise des formations à l'utilisation de ses ressources (programmation, parallélisation, optimisation). Les moyens de calcul du MCIA sont utilisés par des chercheurs provenant de différentes disciplines : physique, chimie, mécanique, astronomie, océanographie, mathématiques appliquées, informatique, économie, médecine, biologie, etc.

Domaines scientifiques :Sciences Humaines & Sociales, Sciences & Technologies, Vie & Santé

Sciences informatiques et informatique

Thématique et/ou mots clés :

• Calcul haute performance
• Calculateur Curta
• Calcul parallèle
• Calcul haut débit

Type de données :Données de simulation numérique

Communauté d'utilisateurs : Communautés scientifiques de l'Université de Bordeaux et l’Université de Pau et des Pays de l’Adou. Entreprises privées d'Aquitaine Usagers et bénéficiaires :Chercheurs, Enseignants-chercheurs, doctorants

Conditions d'usage : Sur demande de création de compte utilisateur

Conditions tarifaires : Gratuit pour les chercheurs de l'Université de Bordeaux et l’Université de Pau et des Pays de l’Adour. Payant pour les indutriels

Certification/Label :

Conditions générales d'utilisation :

MCIA est en lien avec les services et structures

CBiB

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.