]> 2026-06-20T22:04:43+02:00 MatriCS 0 fr Chercheurs, Enseignants-chercheurs, Doctorants Communautés scientifiques de l'Université de Picardie Jules Verne et leurs partenaires L'utilisateur demande une ouverture de compte à l'aide d'un formulaire. Ouvert aux chercheurs des laboratoires et plateformes de l'Université de Picardie Jules Verne (UPJV) voire aux chercheurs externes avec lesquelles un utilisateur enregistré confirme être en collaboration dans le cadre d'un projet mixte auquel participe l'UPJV. 49.89928,2.30001 '''MatriCS''' est une plateforme mutualisée au service de tous les laboratoires de l’'''Université de Picardie Jules Verne''' (UPJV) qui a pour objectifs de : * Mettre au service de la recherche 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. La plateforme MatriCS propose un robot humanoïde Pepper, un scanner laser 3D, une caméra 3D à champ lumineux et un serveur de visualisation avec 2 GPU et des logiciels tels que Faro Scene, ANSYS, Optistruct ou Abaqus… Afin de répondre à de nombreux besoins, le cluster dispose de plusieurs types de nœuds : * des nœuds « normaux », * des nœuds avec beaucoup de mémoires pour des recherches demandant beaucoup de mémoires dans les calculs, * des nœuds avec 2 GPUs pour des logiciels HPC comme Gromacs ou Lammps, des nœuds avec 4 GPUs pour l’intelligence artificielle (en particulier pour l’apprentissage profond), * des nœuds pour visualiser et interagir avec les résultats. Le calculateur comporte de nombreux nœuds de calcul et un nœud de visualisation. Amiens matrics@u-picardie.fr MatriCS esr national En production Calcul haute performance Calcul parallèle Numérisation Visualisation Stockage sécurisé de données Intelligence artificielle Apprentissage profond Données de simulation numérique true false 2022-01-05T17:16:13Z 2459585.2195949 2026-04-03T15:16:36Z 2461134.1365278 MatriCS 0 0 leaflet 1 [[:MatriCS]] MatriCS# QUERY4d1903e3b9ae595585e2e85b15e9886f 0 1 broadtable 2 [[-A pour structure::MatriCS]] MatriCS# QUERY13964b73177684ea173dfc4108d94ab5