MatriCS

  MatriCS

Type de service	Plateforme de calcul
Statut	En production
Autres noms	Plateforme de Modélisation et Calcul Scientifique
URL	https://www.matrics.u-picardie.fr/
Contact	matrics@u-picardie.fr
Localisation	Amiens
Structure d'appartenance	Université de Picardie Jules Verne
Tutelles	Université de Picardie Jules Verne

Cycle de vie des données

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

Analyse

Stockage

Chargement de la carte...

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La plateforme MatriCS (Modélisation et Calcul Scientifique) de l’Université de Picardie Jules Verne (UPJV) a pour objectifs de :

• Mettre au service de la recherche et du monde socio-économique un lieu unique de ressources en sciences du numérique, proposant de la numérisation, du calcul haute performance, un stockage fiable et sécurisé de données, et de la visualisation/restitution des résultats de la numérisation et des calculs.
• Former, en présentiel ou en ligne, les étudiants et personnels de l’UPJV et les industriels, à l’utilisation des équipements et logiciels de la plateforme.

Domaines scientifiques :Sciences & Technologies

PE6 Sciences informatiques et informatique

Thématique et/ou mots clés :

• Calcul haute performance
• Calcul parallèle
• Numérisation
• Visualisation
• Stockage sécurisé de données

Type de données :Données de simulation numérique

Communauté d'utilisateurs : Communauté scientifique de l'Université de Picardie Jules Verne et des partenaires industriels Usagers et bénéficiaires :Chercheurs (public et privé), Enseignants-chercheurs, Doctorants

Conditions d'usage : L'utilisateur demande une ouverture de compte à l'aide d'un formulaire.

Conditions tarifaires :

Certification/Label :

Conditions générales d'utilisation :

Services proposés par la structure d'appartenance

Structure	Services proposés
Université de Picardie Jules Verne	MatriCS Université de Picardie Jules Verne : Open Science

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.