Avec JUPITER, l’Europe entre dans l’ère exascale.

Cette promesse faite début septembre à l’inauguration du supercalculateur est validée dans le dernier TOP500. Le système a atteint 1 exaflops tout rond, soit un milliard de milliard d’opérations par seconde en précision 64 bits.

Une telle puissance favorise – voire conditionne – la mise en œuvre des projets qui ont obtenu du temps de calcul. Aux dernières nouvelles, ils sont une centaine, sélectionnés principalement par deux voies. D’un côté, un « programme d’accès anticipé »
porté par EuroHPC. De l’autre, une « compétition IA »
organisée par le Gauss Centre for Supercomputing (GSC), qui réunit les trois centres de calcul nationaux allemands.

Une simulation quantique à 50 qubits

L’un de ces centres – le JSC, situé à Juliers, en Rhénanie-du-Nord-Westphalie – héberge JUPITER. À l’occasion de l’inauguration, il avait mis en avant deux projets, consacrés respectivement à la simulation quantique et climatique.

Le premier vient d’atteindre son objectif : simuler un ordinateur quantique universel à 50 qubits, avec une version compilée de l’algorithme de Shor (factorisation d’entiers) et un recuit quantique du modèle de Hubbard (interaction entre électrons). Il bat ainsi le record précédent de 48 qubits, établi par une autre équipe du JSC sur le superordinateur K (aujourd’hui décommissionné ; il était localisé au Japon).

L’architecture mémoire hybride des puces NVIDIA GH200 qui composent la partition JUPITER Booster y a contribué. Le logiciel de simulation a été adapté pour en tirer parti. Plus précisément, pour permettre des débordements temporaires vers la mémoire CPU avec une perte minimale de performance.

D’autres innovations y ont été greffées. Dont une méthode d’encodage des octets divisant par 8 la quantité de mémoire nécessaire. Et un algorithme dynamique optimisant en continu les échanges de données.

Le deuxième projet doit approfondir des travaux conduits sur le supercalculateur Alps (Suisse) par l’Institut Max-Planck de météorologie. Il s’agit d’optimiser le modèle climatique ICON pour le faire passer à l’échelle sur les 24 000 GPU de JUPITER, afin d’aboutir à des simulations sur une échelle de plusieurs décennies, à une résolution de l’ordre du km, et en incluant le cycle carbone complet.

Des projets que l’exascale rend réalisables

Dans le domaine de la physique, l’exascale bénéficiera par exemple à l’université de Bonn, dans son projet d’étude de la formation des éléments lourds, vu le nombre de particules impliquées. Il s’agira, en particulier, d’explorer les propriétés des objets les plus denses de l’Univers : les étoiles à neutrons.

L’université de Cologne estime elle aussi avoir besoin d’une puissance exaflopique, dans le cadre d’un projet touchant à la dynamique des liquides biologiques. Elle souhaite comprendre l’organisation des micro-organismes actifs (algues, bactéries, spermatozoïdes…) et les structures qui se forment à des échelles bien plus grandes. Des applications sont envisagées dans la robotique en essaim, la capture du carbone et les biocarburants.

L’université de Hambourg perçoit également un bénéfice à l’exascae dans son étude de la turbulence magnétohydrodynamique (comportement d’un fluide porteur de charges électriques en présence de champs électromagnétiques), vu l’extrême gamme dynamique induite.

Pour l’université de Ratisbonne, un supercalculateur exaflopique est synonyme de boîtes spatio-temporelles plus grandes pour l’étude de la physique des quarks et des gluons. Et de précision accrue à basse énergie.

Davantage de précision spatiale et temporelle

À l’université de technologie de Darmstadt, on s’intéresse à la dynamique de combustion de l’hydrogène, très différente de celle des carburants conventionnels. L’exascale doit permettre de descendre à l’échelle de la nanoseconde et de capturer la structure des flammes turbulentes au micromètre près.

De par les échelles de temps qu’implique son projet d’étude de l’interaction onde de choc – couche limite, l’université de Stuttgart entend aussi trouver un bénéfice dans l’exascale. Comprendre ce phénomène est crucial pour améliorer la conception des cellules et des systèmes de propulsion des aéronefs… et, au bout, réduire l’empreinte carbone.

L’Institut Max-Planck de biophysique mise sur JUPITER pour la simulation dynamique des pores nucléaires, qui font partie des plus grands complexes protéiques. Comprendre comment y est régulé le transport moléculaire promet des débouchés thérapeutiques et dans les nanotechnologies.

JUPITER va former une flopée de LLM

Quelques projets sélectionnés par EuroHPC visent à développer des modèles d’IA. Par exemple à l’université Louis-et-Maximilien de Munich : des modèles de diffusion « légers » pour générer de la vidéo. L’exascale doit permettre d’entraîner sur de gros datasets et ouvrir la voie à des LLM capables de généraliser bien au-delà de leurs données d’entraînement.

Des projets de LLM, il y en a à foison parmi ceux qu’a retenus le GSC. Celui que projette la PME française Dragon LLM (ex-Lingua Custodia ; voir notre article à son sujet) en fait partie. Celui de Tilde aussi. L’entreprise lettone vise un LLM focalisé sur les langues baltiques et d’Europe de l’Est. Elle mise sur JUPITER pour générer des données synthétiques grâce à des modèles open weight.

L’université d’Édimbourg attend elle aussi beaucoup en matière de génération de données synthétiques. En particulier de longs documents et de chaînes de pensée, son projet étant censé produire des modèles de raisonnement.

Du côté de la Bibliothèque nationale de Suède, on projette un LLM spécial langues scandinaves. On compte sur JUPITER pour pouvoir entraîner de plus gros modèles et exploiter de plus gros datasets.

Chez Multiverse Computing (Espagne), on travaille sur des techniques de compression des modèles, avec un focus sur DeepSeek-R1 (671 milliards de paramètres). Textgain (Belgique) s’appuie quant à lui sur le projet CaLICO (modèle de modération de contenu) pour développer des encodeurs de texte capables de créer efficacement des représentations contextualisées. Il espère que la puissance de JUPITER lui permettra d’aller chercher des sources qu’il n’a pas exploitées jusque-là, comme les réseaux sociaux.

Le GSC a aussi sélectionné le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF), qui porte un projet de modélisation de la Terre à résolution kilométrique. Il a également accordé du temps de calcul à l’université Sapienza de Rome et au Cryprus Institute. La première a un projet d’étude de l’échauffement et de la traînée aérodynamique dans les véhicules super et hypersoniques. Le second s’intéresse à la chromodynamique quantique pour analyser la structure des constituants fondamentaux de la matière.

La partition Rhea toujours en attente

La construction de JUPITER avait démarré en décembre 2023.

Au printemps 2024, un « modèle réduit » (JEDI, JUPITER Exascale Development Instrument) avait été mis en service. Ayant permis de développer la stack de gestion du supercalculateur, il a fini par se hisser en tête du Green500, à 72,7 Gflops/W.

Un premier stade d’évolution avait été atteint fin 2024 avec la mise en service de JETI (JUPITER Exascale Transition Instrument). Cette itération à 10 racks représentait 1/12 de la puissance finale attendue. Elle avait atteint 83 Pflops au TOP500, se classant 18^e.

La partition Booster était apparue dans ce même TOP500 en juin 2025, avec une performance de 793 Pflops.

Une partition Cluster, fournie par ParTec (Allemagne), doit encore être ajoutée. Elle a pris du retard, concomitamment au processeur censé l’équiper : le Rhea-1 du français SiPearl.

Illustration © Forschungszentrum Jülich / Sascha Kreklau

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