ROMEO HPC Center

Journée scientifique ROMEO 2017 : programme et inscription

Comme chaque année, la journée scientifique sera l'occasion d'échanges entre les utilisateurs ROMEO. Se succéderont des présentations de jeunes chercheurs, d'expériences industrielles et de projets scientifiques plus aboutis.

 

La journée aura lieu à partir de 9h00 dans l'amphi 2 de l'UFR Sciences Exactes et Naturelles, sur le campus Moulin de la Housse.


 

L'inscription gratuite et obligatoire : Inscription terminée

Pour une version numérique de l'affiche : pdf

Programme préliminaire :

Programme susceptible d'évoluer. Horaires indicatifs.

 

  9h00 | Accueil autour d'un café, amphithéatre 2, UFR Sciences, REIMS

  9h15 | Mot d'accueil et Introduction

Michael KRAJECKI, URCA - ROMEO

Laurent LUCAS, URCA - Présidence de l'Université de Reims Champagne-Ardenne

Arnaud ROBINET, Député-Maire de Reims

Catherine VAUTRIN, Ancien ministre, députée-présidente de la communauté urbaine du Grand Reims 

  9h35 | Etude de l’interaction ligand-dendrimere par dynamique moleculaire

Jimmy STOPINSKI - URCA, ICMR - CABI, CEBB | Bérengère MENOT - URCA, ICMR | Sandrine BOUQUILLON - URCA, ICMR | Florent ALLAIS - CABI, CEBB | Eric HENON - URCA, ICMR

10h10 | Les services ROMEO, nouveautés, évolutions et plateforme d'enseignement. Retour sur les activités ROMEO. Annonces.

Jean-Matthieu ETANCELIN - URCA, ROMEO, CReSTIC |  Fabien BERINI - URCA, ROMEO | Arnaud RENARD - URCA, ROMEO

10h30 | Pause

10h50 | Une approche out-of-core entièrement basée GPU pour la manipulation de gros volumes de données.

Nicolas COURILLEAU - URCA, CReSTIC, Centre Image | Jonathan SARTON - URCA, CReSTIC, Centre Image

11h25 | Utilisation de simulation pour comprendre les mécanismes addictions face à opioïde : Le recepteur µ-OR.

Marc GUEROULT - URCA, Medyc

12h00 | Déjeuner, salle 3-R08, bâtiment 3

14h00 | EXPLOR, un ensemble de calcul scientifique pour la Lorraine, tour d'horizon des projets scientifiques

Gerald Monard - EXPLOR, Laboratoire Structure et Réactivité des Systèmes Moléculaires Complexes, Nancy

14h35 | Simulation de combustions et d'écoulements turbulents avec YALES2, code semi-industriel : Portage par le GPU Application Lab 

Jean-Matthieu Etancelin - URCA, ROMEO, CReSTIC

15h10 | Pause

15h40 | Inside Pascal and Volta : NVIDIA’s Newest Computing Platforms for Science

Gunter ROTH, NVIDIA

16h00 | Understanding the Collective Optical Properties of Complex Plasmonic Vesicles

Jaona RANDRIANALISOA - URCA, GRESPI

16h35 | Les offres de services de simulation à destination des entreprises en région - Bénéfices pour les chercheurs

Arnaud RENARD - URCA, SIMSEO Nord-Est, ROMEO
Maxime BROUILLARD - Micado-Dinccs - Simul-PME

17h00 | Fin de la journée

Programme détaillé :

Etude de l'interaction Ligand-Dendrimèe par dynamique moléculaire 

Jimmy STOPINSKI,1,2 Bérengère MENOT,1 Sandrine BOUQUILLON,1 Florent ALLAIS,2 Eric HENON1

1 : Institut de Chimie Moléculaire de Reims UMR 7312, Université de Reims Champagne Ardenne-UFR SEN, BP1039, 51687, Reims Cedex 2, France
2 : Chaire Agro-Biotechnologies Industrielles, AgroParisTech, CEBB, 3 rue des Rouges Terres, 51110 Pomacle, France


Les dendrimères sont des macromolécules formées grâce à des éléments polyfonctionnels permettant de créer une structure arborescente. Les nombreuses propriétés issues de ces macromolécules très ramifiées, permettent leur utilisation dans différents domaines comme, par exemple, la synthèse de nanoparticules, la catalyse ou encore la dépollution. [1, 2]

Dans ce projet, une approche théorique en modélisation moléculaire (via le logiciel AMBER) a été mise en place pour comprendre l’encapsulation de petites molécules organiques par un dendrimère dont nous développons la synthèse au laboratoire.

Nous montrerons comment, par des simulations de dynamique moléculaire, nous pouvons extraire des éléments d’information sur la structure de tels édifices et aussi comment un profil d’énergie libre, obtenu par « umbrella sampling », peut apporter des informations sur l’interaction entre le ligand et le dendrimère solvaté.

References:
[1] S. Balieu, C. Cadiou, A. Martinez, J.-M. Nuzillard, J.-B.- Oudart, F.-X. Maquart, F. Chuburu, S. Bouquillon, J. Biomed. Mater. Res., Part A, 2013, 101A, 613-621.
[2] B. Menot, J. Stopinski, J.-B.- Oudart, F.-X. Maquart, S. Bouquillon, Tetrahedron, 2015, 71, 3439-3446.

 

Les services ROMEO, nouveautés, évolutions et plateforme d'enseignement.

Jean-Matthieu ETANCELIN - URCA, ROMEO, CReSTIC

Fabien BERINI - URCA, ROMEO

Arnaud RENARD - URCA, ROMEO

Cette session sera l'occasion d'un bilan des activités ROMEO pour l'année écoulée : production, animation, formations, support et enseignements. Les évolution matérielles et les outil nouvellement proposés aux utilisateurs seront aussi présentés.

 

Une approche out-of-core entièrement basée GPU pour la manipulation de gros volumes de données.

A fully GPU-based out-of-core approach to handle large volume data

Jonathan Sarton, Nicolas Courilleau, Florent Duguet, Yannick Remion, Laurent Lucas - URCA, CReSTIC

3D datasets production capabilities in bioimaging has widely evolved in recent years notabily with a rapid increase in the raw size of these ones. As a result, many large-scale applications including visualization problems has become challenging to address, particularly when the available main or GPU memory - even more limited - hardly ever exceeds the datasize for a processing requiring the entire volume to be present in memory for instance.

The solution to this issue lies in providing out-of-core algorithms specifically designed to handle datasets larger than memory. We propose in this article a new approach based on joint works of Hadwiger et al. [10] and Crassin [5]. This pipeline was designed to manage data as regular grids regardless of the underlying application. It relies on a caching approach with a virtual memory addressing system fully managed by the GPU.

It allows any visualization or processing application to leverage of the flexibility of its structure by managing multi-modalities datasets in any way. We also discuss about implementation details in particular the hierarchical cache levels approach. Furthermore, we present some results on a single node PC cluster before to provide a detailed performance analysis of our solution. All examples are rendered at interactive rate while respecting the limited GPU memory budget.

 

Utilisation de simulation pour comprendre les mécanismes addictions face à opioïde : Le recepteur µ-OR.

Marc Guéroult[1], Marie Brut[2], Nicolas Marie[3], Nicolas Belloy[1], Georges Landa[2], Florence Noble[3] et Manuel Dauchez[1]

1 : MEDyC-UMR 7369, UFR Sciences Exactes et Naturelles, Université de Reims Champagne Ardenne Moulin de la Housse, BP 1039; 51687 REIMS Cedex2
2 : LAAS-CNRS, Université de Toulouse, CNRS, Toulouse, France
3 :  CNRS ERL 3649, Faculté des Sciences Fondamentales et Biomédicales Toxicologie pharmacologie et signalisation cellulaire 45 rue des Saints Pères 75270 Paris Cedex 06
Le récepteur opioïde µ  (µ-OR) est un récepteur couplé au protéine G. Il est la cible de la morphine et donc à l’origine des effets analgésiques et addictifs. Jusqu’à présent, le mécanisme de ces différents effets et du rôle de l’effet dose reste très mal compris. Pour comprendre le mécanisme d’interaction et l’effet qu’ont les différents ligands sur les « mécanismes physiologiques » observés, il est indispensable d’étudier ce récepteur à l’échelle atomique en présence de ces différents ligands d’intérêt. La transduction d’un signal à travers un récepteur couplé au protéine G se traduit par une modification conformationnelle. Cependant la compréhension des mécanismes et des chemins fins à l’échelle atomique sont difficilement identifiables.  Grace à l’apport de Romeo, nous avons été en mesure de réaliser des simulations de dynamique moléculaire, ainsi que d’amarrage moléculaire sur le récepteur intérêt. Ces approches ont permis de proposer un premier chemin d’activation de ce récepteur et d’ouvrir des pistes sur la compréhension des mécanismes d’addiction. 

 

 

Simulation de combustion et d'écoulement turbulents avec YALES2 : Portage par le GPU Application Lab

YALES2 est un code de calcul permettant de simuler des problèmes de combustion diphasiques pour des applications allant de l'atomisation primaire jusqu'à la simulation de dispersion de polluants. Le code fonctionne avec des maillages complexes et très larges. Le code utilise des maillages non structurés pouvant contenir plusieurs milliards d'éléments ce qui permet la réalisation de simulation numériques directes (DNS) pour des configurations de recherche ou semi-industrielles.

Dans ce projet, on s'intéresse à l'étude préliminaire du portage sur GPU d'une fonctionnalité ciblée du code. Cette fonctionnalité est identifiée par profilage de cas de simulations représentatif des usages. Dans les configuration testées, l'accélération apportée par ce premier portage atteint un facteur proche de x2. 

 

 

Inside Pascal and Volta : NVIDIA’s Newest Computing Platforms for Science

Si cette présentation est proposée par NVIDIA, la mise en situation qui suit est proposée par ROMEO : Le centre de calcul ROMEO a trés tôt investi dans les technologies multi-coeurs (première machine bi-socket Itanium) et many-coeur (mise en oeuvre d'accélérateurs GPU depuis 2007, et cluster 100% hybride en 2013). Reconnus au niveau national et européen, cCes choix technologiques permettant de mettre les expertises des chercheurs en informatique au profit l'ensemble des disciplines pour la production des calculs.

A l'heure ou le CPU classique marque le pas en terme de ration prix-puissance, quelles sont les avantages proposées par les nouveaux accélérateurs GPU ainsi que la prochaine génération.

 

 

Understanding the Collective Optical Properties of Complex Plasmonic Vesicles

Jaona Randrianalisoa, Groupe de Recherche en Sciences pour l’Ingénieur (GRESPI) - EA 4694, University of Reims Champagne-Ardenne, 51687 Reims Cedex 2, France.
Xiuying Li, Department of Mechanical Engineering, University of Texas at Dallas, Richardson, TX 75080, USA.
Maud Serre, Ecole Supérieure d’Ingénieur de Reims (ESIReims) - University of Reims Champagne-Ardenne, 3 Esplanade Roland Garros, 51100 Reims, France.
Zhenpeng Qin, Department of Mechanical Engineering, University of Texas at Dallas, Richardson, TX 75080, USA; Department of Bioengineering, University of Texas at Dallas, Richardson, TX 75080, USA; Department of Surgery, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390, USA.

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