Exaflop/s: The why and the how

The best paths to the exascale summit are debatable, but all are narrow and treacherous, constrained by fundamental laws of physics, capital cost, operating cost, power requirements, programmability, and reliability. Many scientific and engineering applications force the modeling community to attempt to scale this summit. Drawing on vendor projections and experiences with scientific codes on contemporary platforms, we outline the challenges and propose roles and essential adaptations for mathematical modelers in one of the great global scientific quests the next decade.

RésuméOn peut discuter du meilleur chemin vers les sommets de l'exascale mais tous sont traitres et étroits, conditionnés par les lois fondamentales de la physique, les couts d'investissement et de fonctionnement, la consommation électrique, la facilité de programmation et la fiabilité. Pour la plus part des applications la science et l'ingénierie, la communauté des modélisateurs sera forcée de s'adapter pour gravir ce sommet. Partant des prévisions des constructeurs et de notre expérience des codes scientifiques sur les plateformes actuelles, nous tracerons les grandes lignes du défit exascale et proposerons des scénarios et des adaptations aux numériciens pour ce grand challenge scientifique de la décennie.