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Qu'est-ce que la Grille?
Ceux qui en rêvent

Il est pratiquement impossible, de nos jours, de faire du travail scientifique sans ordinateur. Les travailleurs scientifiques sont confrontés à des problèmes de plus en plus complexes, dont la résolution nécessite beaucoup plus qu'un tableau noir !

Souvent, un calculateur unique, une grappe d'ordinateurs normaux ou même un supercalculateur spécialisé, ne suffit pas pour les calculs que les scientifiques veulent effectivement faire. Les scientifiques sont comme ça ! Ils veulent toujours repousser les limites.

Bien sûr, les ordinateurs s'améliorent incroyablement vite : la puissance des microprocesseurs double à peu près tous les 18 mois - un phénomène souvent appelé la loi de Moore. Pourtant, ils ne progressent pas aussi rapidement que l'exigent les scientifiques.


Résultat : les travailleurs scientifiques sont souvent confrontés à des situations dans lesquelles ils se heurtent à un mur, et qui rendent très difficile, très onéreux et quelquefois complètement impossible d'atteindre certains objectifs scientifiques, impossibles avec la technologie informatique actuelle.

Alors certains scientifiques ont fait des rêves.
Ils ont rêvé d'un moyen de surmonter ces obstacles. Ils ont rêvé d'avoir un espace de mémoire quasi infini, en sorte de ne pas avoir à se préoccuper de l'endroit où mettre leurs données. Ils ont rêvé d'avoir une puissance de traitement quasi infinie à la disposition de leur institution, chaque fois que le besoin s'en présente. Ils ont rêvé de pouvoir collaborer avec des collègues éloignés, facilement et efficacement - en partageant en toute sécurité, données, procédures et résultats.

Et, comme ils ont toujours de problèmes de subventions, ils ont rêvé de le faire de façon très économique - peut-être même gratuitement ! (Ça ne coûte rien de rêver.)

 

upRéfutation de la loi de Moore

Des problèmes de plus en plus complexes ?

Il y a dix ans, les biologistes étaient heureux s'ils pouvaient simuler une seule petite molécule sur un ordinateur ; maintenant, ils veulent simuler des milliers de candidats-médicaments moléculaires, pour voir comment ils interagiraient avec des molécules spécifiques.

Les chercheurs en sciences de la Terre surveillent le niveau de l'ozone atmosphérique au moyen d'observations par satellite. Pour cette seule tâche, ils transfèrent de l'espace vers le sol environ 100 gigaoctets d'images brutes par jour (l'équivalent d'environ 150 CD-ROM).

Pour explorer les particules élémentaires et leurs forces d'interaction, la physique des hautes énergies produira bientôt annuellement environ 10 pétaoctets de données (à peu près 20 millions de CD-ROM)? Ces données, représentent les résultats des collisions de particules élémentaires très énergétiques, que des milliers de physiciens, dans des centaines d'universités du monde entier, voudront ensuite analyser !
Percer le secret du génome humain serait impossible sans l'analyse informatisée de très grands ensembles de données, dont la séquence des trois milliards de maillons chimiques formant notre ADN, qui constitue le programme génétique de notre espèce.

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Généralement, les scientifiques se heurtent à un mur lorsqu'ils sont confrontés à des situations dans lesquelles :

  • ils ont besoin d'une quantité énorme de données, gardées en mémoire dans des institutions différentes. Ce pourrait être le cas, par exemple, des images satellitaires de la Terre. Recopier les données nécessaires dans un ordinateur central unique, pour les analyser, pourrait prendre des siècles. Dans l'idéal, le scientifique veut exécuter les calculs là où se trouvent les données;
  • ils doivent effectuer une quantité phénoménale de calculs semblables. Ce pourrait être le cas, par exemple, lors de la simulation de l'effet de milliers de molécules de médicament sur une protéine liée à une certaine maladie. Cela prendrait des siècles sur un ordinateur unique ou même sur une grappe d'ordinateurs;
  • les membres d'une équipe scientifique, situés en différents endroits du monde, veulent partager rapidement, en ligne, de grandes quantités de données, en faire ensemble une analyse complexe et tenir une vidéoconférence pour examiner les résultats.

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