MESO@LR

  HPC@LR : Plateforme de calcul

Type de service	Plateforme de calcul
Statut	En production
Autres noms	Calcul Haute Performance en Languedoc-Roussillon
URL	https://hpc-lr.umontpellier.fr/
Contact	hpc-lr-contact@umontpellier.fr
Localisation	Montpellier
Structure d'appartenance	Université de Montpellier
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 compétences HPC@LR (calcul haute performance de la Région Languedoc-Roussillon) est le mésocentre de l’université de Montpellier. Il est hébergé au CINES. HPC@LR met à disposition des ressources mutualisées et des architectures de pointe de calcul intensif (High Performance Computing – HPC) et de traitement massif des données (High Troughput Computing – HTC). Il est ouvert aux entreprises et aux acteurs académiques, publics et privés. Le mésocentre propose des formations sur le calcul haute performance qui s'adressent aux doctorants, post-doctorants, chercheurs,  ingénieurs, étudiants de Master. Ce mésocentre assure un accompagnement personnalisé des projets scientifiques et techniques.

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

Thématique et/ou mots clés :

• Calcul intensif
• Traitement massif des données
• Modélisation 3D
• Simulation numérique

Type de données :Images, Données d'observations (capteurs), Données de simulation numérique

Communauté d'utilisateurs : ESR, Recherche privée Usagers et bénéficiaires :Chercheurs (public et privé), doctorants, post-doctorants, ingénieurs, étudiants de Master

Conditions d'usage : Les demandes sont traitées simplement

Conditions tarifaires : Payant (grille de tarification)

Certification/Label :

Conditions générales d'utilisation : https://hpc-lr.umontpellier.fr/mentions-legales/

Services proposés par la structure d'appartenance

Structure	Services proposés
Université de Montpellier	MESO@LR ECODOR Data UMontpellier

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.

Enseignement Supérieur et Recherche