Secteur Éducation & Recherche

Data Center Recherche : HPC & Calcul Scientifique

DATACUBE SYSTEMS conçoit et construit des data centers pour les universités, grandes écoles et centres de recherche. Infrastructure HPC, calcul scientifique haute performance, stockage massif et interconnexion RENATER.

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Les enjeux du data center académique

La recherche scientifique française entre dans une ère de calcul intensif sans précédent. L'intelligence artificielle, la génomique, la simulation climatique, la physique des particules et les sciences des matériaux exigent des puissances de calcul qui dépassent les capacités des data centers conventionnels. Les initiatives nationales comme GENCI (Grand Équipement National de Calcul Intensif) et le programme France 2030 accélèrent le déploiement d'infrastructures HPC de classe mondiale.

Un data center académique doit répondre à des contraintes spécifiques : densité électrique extrême pour les clusters GPU et CPU, refroidissement liquid cooling adapté aux charges variables, connectivité RENATER à très haut débit, stockage hiérarchique multi-pétaoctets, et flexibilité pour accueillir des équipements hétérogènes financés par différents projets de recherche.

DATACUBE SYSTEMS accompagne les universités, le CNRS, l'INRIA, le CEA et les centres de calcul régionaux dans la construction d'infrastructures adaptées au calcul IA et aux clusters GPU haute densité.

Exigences d'un data center HPC

Haute densité HPC

Infrastructure conçue pour des densités de 30 à 80+ kW par rack. Distribution électrique renforcée, barres bus, PDU intelligents pour clusters GPU et CPU.

Liquid cooling

Refroidissement liquide direct-to-chip ou par immersion pour les supercalculateurs. Boucles d'eau tiède rear-door, CDU (Coolant Distribution Unit) redondants.

Interconnexion RENATER

Connectivité directe au réseau RENATER en 10/100 Gbps. Liens redondants, peering avec GÉANT pour la recherche européenne et internationale.

Stockage multi-pétaoctets

Architecture de stockage hiérarchique : NVMe scratch, systèmes parallèles Lustre/GPFS, archivage long terme sur bandes. Débits supérieurs à 1 To/s.

Flexibilité multi-projets

Espaces modulables pour accueillir des équipements hétérogènes issus de différents financements (ANR, ERC, Horizon Europe). Partitionnement logique et physique.

Efficacité énergétique

PUE cible inférieur à 1.2 grâce au liquid cooling. Récupération de chaleur pour chauffage urbain. Conformité décret tertiaire et ISO 50001.

Cas d'usage en recherche scientifique

Nos data centers académiques hébergent des projets de recherche exigeant une puissance de calcul et un stockage exceptionnels :

Supercalculateurs nationaux — Infrastructure GENCI pour les grands challenges scientifiques (climat, génomique, physique)
Intelligence artificielle et deep learning — Clusters GPU NVIDIA pour l'entraînement de modèles de recherche en NLP, vision, biologie
Simulation et modélisation — CFD, dynamique moléculaire, astrophysique, mécanique des fluides, sciences des matériaux
Génomique et bioinformatique — Séquençage haut débit, analyse de génomes, bases de données biomédicales multi-pétaoctets
Physique des particules — Grilles de calcul WLCG, traitement des données du CERN, stockage massif distribué
Sciences du climat — Modèles climatiques globaux, simulations météorologiques, analyse de données satellitaires

Questions fréquentes

Quelles sont les spécificités d'un data center HPC pour la recherche ?

Un data center HPC (High Performance Computing) pour la recherche exige une densité électrique très élevée (30 à 80+ kW par rack), un refroidissement liquid cooling (direct-to-chip ou immersion), un réseau d'interconnexion à ultra-faible latence (InfiniBand HDR/NDR), un stockage parallèle haute performance (Lustre, GPFS), et une alimentation électrique redondante dimensionnée pour absorber les charges de calcul intensif.

Comment se connecter au réseau RENATER depuis un data center ?

RENATER (Réseau National de télécommunications pour la Technologie, l'Enseignement et la Recherche) est le réseau backbone de la communauté enseignement-recherche française. La connexion s'effectue via un point de présence RENATER avec des débits de 10 à 100 Gbps. DATACUBE SYSTEMS dimensionne l'infrastructure réseau et les chemins de fibres pour garantir une interconnexion directe et redondante avec RENATER.

Quel type de GPU pour le calcul scientifique et l'IA ?

Le choix des GPU dépend des charges de travail : NVIDIA H100/H200 pour l'entraînement de modèles d'IA et le deep learning, NVIDIA A100 pour le calcul mixte HPC/IA, AMD Instinct MI300X pour le HPC haute densité. L'infrastructure data center doit supporter des densités de 40 à 120 kW par rack avec un refroidissement liquid cooling adapté à chaque configuration GPU.

Comment dimensionner le stockage pour les données de recherche ?

Le stockage pour la recherche se structure en trois niveaux : stockage scratch haute performance (NVMe/SSD) pour le calcul actif, stockage capacitif (HDD parallèle) pour les datasets de travail, et archivage long terme (bandes LTO) pour la préservation des données. Les volumes vont de quelques pétaoctets à plusieurs dizaines de pétaoctets, avec des débits d'accès pouvant dépasser 1 To/s en lecture parallèle.

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Nos experts conçoivent des infrastructures HPC adaptées aux besoins des universités et centres de recherche. Étude de faisabilité et devis gratuit sous 48h.

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