Ad Astra — Supercalculateur
Plateforme de calcul haute performance (HPC) de dernière génération, hébergée et opérée par le CINES à Montpellier, en lien avec la communauté scientifique de l’Université de Montpellier et l’initiative nationale GENCI.

Aller plus loin, plus vite — vers les étoiles.
Site : Montpellier • Opérateur : CINES • Partenaires : Université de Montpellier, GENCI.
À propos d’Ad Astra
Puissance & échelle
Architecture HPE Cray EX massivement parallèle, interconnexion à très faible latence, nœuds CPU & GPU dédiés aux workloads intensifs IA/HPC.
- Simulation numérique multi-physique
- Apprentissage profond & entraînement de LLM
- Traitements data-intensifs & pipelines MLOps
Fiabilité & efficacité
Conçu pour allier performance et sobriété énergétique (classements Green500), avec ordonnancement (type SLURM), optimisation et monitoring avancés.
- QoS & partitions CPU/GPU
- Stockage parallèle haut débit
- Support scientifique & technique dédié
Historique & jalons
Création du CNUSC à Montpellier, ancêtre du CINES, pôle national pour le calcul et l’archivage.
Acquisition d’Adastra par la France via GENCI pour doter la recherche d’une machine pré-exascale.
Inauguration au CINES (Montpellier) ; capacité de calcul annoncée ~74–75 PFlops crête.
Mise à niveau avec AMD Instinct MI300A (partition APU) pour accélérer IA & HPC.
Adastra figure parmi les plus puissants systèmes en Europe (TOP500), et se distingue par son efficacité énergétique (Green500).
Hébergé et opéré par le CINES (Montpellier), avec une forte implication de la communauté de l’Université de Montpellier, aux côtés de GENCI.
Caractéristiques clés
Architecture hybride
Nœuds CPU haute fréquence & nœuds GPU/APU pour IA/accélération, réseau HPE Cray de très faible latence.
Stockage haut débit
File systems parallèles pour I/O intensives (datasets massifs, checkpoints, post-traitements).
Écosystème logiciel
Modules scientifiques, toolchains optimisées, containers (Apptainer/Singularity), support MLOps.
Domaines d’application
Science & ingénierie
- Climat, énergie, matériaux
- CFD, FEM, multi-échelle
- Bio-informatique, chimie computationnelle
IA & data
- Entraînement de LLM/NLP/CV
- Fine-tuning & inférence distribuée
- Traitement de flux massifs
Industrie & innovation
- Co-ingénierie R&D
- Jumeaux numériques & optimisation
- Évaluation de robustesse/risques
Accès & accompagnement
Modalités d’accès
- Projets académiques et partenariats
- Quotas/priorités selon appels & ressources
- Comptes utilisateurs & authentification
Support technique
- Onboarding & bonnes pratiques HPC
- Profiling/optimisation de codes
- Conseil architecture & data management
Des formations régulières (parallélisation, GPU, containers) sont proposées avec la communauté UM/CINES.
FAQ
Comment demander un accès ?
Présentez votre cas d’usage et vos besoins (CPU/GPU, stockage, durée) via le formulaire de contact. Un accompagnement vous aidera à cadrer ressources et calendrier.
Puis-je utiliser des containers ?
Oui, les workflows containerisés (Apptainer/Singularity) sont recommandés pour la portabilité et la reproductibilité.
Quelles partitions sont disponibles ?
Partitions CPU/GPU (jobs courts/longs) avec limites adaptées aux profils de calcul et à l’équité d’usage.
Quid de la sécurité et de la conformité ?
Isolation des environnements, gouvernance des accès, sauvegardes et bonnes pratiques de gestion des données sensibles.
Intéressé·e par Ad Astra ?
Expliquez votre projet (science, data, IA, industrie) et vos besoins en ressources. Nous revenons vers vous rapidement.