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Sous la tutelle de l’UGA, du CNRS, de Grenoble INP - UGA et d’INRIA, GRICAD a pour mission de soutenir les communautés de recherche grenobloises dans leurs besoins en calcul scientifique ainsi qu'en gestion des données et des logiciels de recherche. Dans cette perspective, l’unité apporte une expertise aux projets scientifiques et met à disposition un bouquet de services numériques librement accessible, et d'accompagnement à la recherche

Actualités

Inauguration du cluster CINAURA-Kraken : un supercalculateur stratégique pour l’innovation et la souveraineté numérique de la recherche grenobloise

16 févr. 2026

Le 27 janvier 2026, le cluster de calcul CINAURA-Kraken a été inauguré sur le site du Laboratoire de physique subatomique et de cosmologie (LPSC) à Grenoble. Avec CINAURA-Kraken, le site grenoblois renforce ses capacités en calcul haute performance (HPC) et en analyse de données (DA) et se positionne parmi les pôles académiques de référence.

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Guix vs Spack : déploiement de bibliothèques d’algèbre linéaire HPC – Retour d’expérience et comparaison.

13 févr. 2026

En ligne

mardi 03 mars à 13h

Le prochain Café Guix aura lieu sur le lien suivant : https://meet.univ-grenoble-alpes.fr/b/cel-dyj-m93-arv, “Guix vs Spack : déploiement de bibliothèques d’algèbre linéaire HPC – Retour d’expérience et comparaison” animé par Florent Pruvost, Inria Bordeaux

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Blog GATES

12 févr. 2026

Le blog de l’équipe GATES s’enrichit de deux nouveaux billets sur la plateforme « OpenGre » et le projet « Parcours de vie ».

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Rapport d'activité Guix-HPC

6 févr. 2026

Février 2026

Le nouveau rapport d’activité de Guix-HPC est en ligne ! Vous pouvez le retrouver sur le lien suivant : rapport-2025. Guix-HPC est un projet collaboratif visant à apporter un déploiement logiciel reproductible aux workflows de calcul scientifique et au calcul haute performance (HPC). Guix-HPC s’appuie sur les outils de déploiement logiciel GNU Guix et vise à les rendre utiles aux praticiens du HPC et aux scientifiques concernés par le contrôle et la personnalisation des graphiques de dépendances et, de manière unique, par la reproductibilité de la recherche.

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