Partie 1 | Partie 2
Éco-conception, réduction des emballages plastiques, efficacité énergétique, recyclage… L’impact environnemental est devenu un critère central dans la conception des supercalculateurs. Dans un contexte où les besoins en calcul intensif ne cessent de croître, l’enjeu consiste désormais à concilier puissance, efficacité énergétique et maîtrise des ressources.
Le classement Green500 évalue précisément la performance énergétique, soit le rapport entre la puissance de calcul délivrée et la consommation électrique. Lors de l’édition de juin 2026, les supercalculateurs conçus par Bull ont confirmé leur leadership en occupant les trois premières places du classement pour la deuxième édition consécutive.
Ces résultats s’inscrivent dans une approche globale : la maîtrise de l’empreinte environnementale des systèmes fait partie intégrante de l’ADN de Bull. Elle se traduit par des initiatives concrètes à chaque étape du cycle de vie, de la conception et de la fabrication jusqu’à l’optimisation des processus opérationnels, afin de fournir des infrastructures de calcul à la fois performantes et responsables, au service d’applications critiques telles que la simulation nucléaire, la prévision météorologique ou la recherche fondamentale en santé.
L’optimisation de l’efficacité énergétique repose d’abord sur la réduction de la consommation globale des systèmes de calcul. L’edge computing constitue à ce titre un levier important : en traitant les données au plus près de leur source, il permet de limiter les volumes à transporter et de ne transmettre que des données déjà analysées, réduisant ainsi les besoins en calcul et en énergie. En parallèle, l’amélioration continue des algorithmes joue un rôle clé, en diminuant le nombre d’opérations nécessaires tout en accélérant les temps d’exécution.
Le refroidissement des systèmes, autre poste majeur de consommation énergétique, peut également être optimisé grâce à des technologies moins énergivores comme le Direct Liquid Cooling (DLC)Le Direct Liquid Cooling (DLC) est une technologie qui refroidit les serveurs en faisant circuler un liquide directement au contact des composants les plus chauds, pour capter et évacuer la chaleur de manière plus efficace que l’air. à base d’eau chaude glycolée. En captant la chaleur directement au plus près des composants, cette approche permet d’atteindre un Power Usage Effectiveness (PUE)Le PUE (Power Usage Effectiveness) est un indicateur qui mesure l’efficacité énergétique d’un data center. Il correspond au ratio entre l’énergie totale consommée par le site (refroidissement, alimentation, etc.) et celle utilisée par les équipements informatiques. Plus il est proche de 1, plus l’infrastructure est efficiente. proche de la neutralité, c’est-à-dire le plus près possible de 1,0, voire en dessous lorsque la chaleur est récupérée et revalorisée dans des systèmes de chauffage.
Dans cette logique, Bull a engagé dès 2007 le développement de technologies de refroidissement liquide, avec le lancement de son premier système de Direct Liquid Cooling (DLC) en 2012. Cette approche, désormais pleinement maîtrisée, constitue aujourd’hui un pilier de la stratégie énergétique de Bull. Les systèmes BullSequana XH3500, dernière génération de supercalculateurs, fonctionnent ainsi à 100 % avec notre technologie DLC, garantissant un refroidissement efficace, stable et économe en énergie, parfaitement adapté aux densités de calcul les plus élevées.
Le Direct Liquid Cooling de Bull fonctionne avec de l’eau chaude glycolée en circuit fermé, sans aucune perte d’eau. Chaque lame de calcul ne nécessite que l’équivalent d’un verre d’eau, tout en permettant une efficacité de récupération de la chaleur pouvant atteindre 100 %. Cette approche contribue à réduire d’environ 10 % la consommation énergétique et les émissions carbone, tout en limitant fortement l’usage de l’eau par rapport à d’autres solutions de refroidissement plus consommatrices en ressources.
Cette efficacité de récupération thermique permet également de valoriser directement la chaleur pour le chauffage de bâtiments. Sur le site industriel de Bull à Angers, la chaleur fatale sera ainsi injectée dans le réseau de chaleur urbain afin de couvrir l’équivalent de 800 foyers par an d’ici 2027.
À l’échelle d’un supercalculateur, la consommation énergétique ne dépend pas uniquement du matériel installé : elle résulte avant tout de la manière dont les ressources sont utilisées par les workloads. Sans une observation fine des comportements applicatifs, des flux de données et des interactions entre infrastructure et usages, une part significative de l’énergie consommée peut être inefficace, voire inutile. Piloter la consommation énergétique consiste donc à aller au-delà de la simple mesure globale pour comprendre où, quand et pourquoi l’énergie est mobilisée.
C’est dans cette logique que BullSequana ARGOS s’inscrit. En apportant une visibilité précise et continue sur la manière dont les ressources sont réellement utilisées, la solution permet de transformer la donnée en levier de décision. Elle met en lumière les écarts entre ressources mobilisée et valeur produite, aide à identifier les usages inefficients et fournit des bases objectives pour arbitrer entre performance, délais de calcul et consommation énergétique. En aidant à ajuster l'utilisation des ressources aux besoins réels des workloads, BullSequana ARGOS contribue à une utilisation plus sobre et plus intelligente du supercalculateur, sans remettre en cause les applications existantes ni les performances attendues.
Pensé pour accompagner les différents acteurs, exploitants, équipes scientifiques, décideurs, le logiciel favorise ainsi une amélioration continue de l’efficacité énergétique, au service d’un calcul plus maîtrisé, plus durable et orienté résultats.
Si la performance énergétique d’un supercalculateur repose en partie sur ses infrastructures, elle dépend tout autant de la manière dont les applications exploitent les ressources disponibles. L’optimisation du code constitue ainsi un levier clé pour exécuter efficacement des applications scientifiques en exploitant au mieux les ressources de calcul, tout en réduisant le temps d’exécution et la consommation d’énergie.
C’est précisément dans cette logique que s’inscrivent les démarches portées par le CEPP (Centre of Excellence for Performance in Programming) de Bull, une équipe d’experts dédiée à l’optimisation, au portage et au diagnostic des codes sur l’ensemble des plateformes de calcul.
Le CEPP de Bull, accompagne ainsi les entreprises dans l’amélioration de leurs applications, l’optimisation des simulations, l’adoption de nouveaux matériels et la réduction des délais de résultats. En collaboration avec des institutions et partenaires de premier plan, il contribue à une utilisation plus efficace et économe des systèmes HPC avancés, en améliorant leur performance tout en réduisant leur empreinte énergétique.
L’optimisation de code produit ainsi des résultats concrets et mesurables. L’équipe CEPP de Bull a notamment contribué à une collaboration internationale de premier plan autour de l’application de simulation de plasma à grande échelle WarpX, distinguée par le prix Gordon Bell 2022 décerné par l’Association for Computing Machinery (ACM) Le prix Gordon Bell est une distinction prestigieuse décernée par l'Association for Computing Machinery afin de récompenser des réalisations exceptionnelles dans le domaine du calcul intensif et des applications de calcul haute performance., récompensant les avancées majeures en calcul haute performance.
Ce travail d’optimisation sur un code de simulation physique particulièrement exigeant a permis d’atteindre des performances exceptionnelles sur le premier supercalculateur exascale. L’accélération obtenue a permis de diviser par quatre le temps d’exécution global, réduisant ainsi de manière significative la durée des simulations ainsi que leur consommation énergétique.
Cette réalisation constitue la première démonstration exascale d’une implémentation de type Mesh-Refined Particle-In-Cell (MR-PIC)MR-PIC associe une simulation par particules à des maillages affinés localement afin d'obtenir une plus grande précision là où cela est nécessaire, sans pour autant augmenter de manière significative la charge de calcul. , combinant particules et maillage adaptatif pour optimiser performance et précision.
Ce travail illustre qu’il est possible de concilier haute performance et excellence scientifique, afin d’exploiter au mieux les ressources de calcul tout en réduisant l’empreinte énergétique des simulations sur des architectures exascale.
Si les leviers d’optimisation présentés montrent qu’il est possible de réduire significativement l’impact en phase d’exploitation, la performance environnementale d’un supercalculateur ne peut être pleinement évaluée qu’à l’échelle de son cycle de vie complet.
De la chaîne d’approvisionnement aux choix des matériaux, jusqu’à la gestion de la fin de vie, la supply chain joue un rôle déterminant dans cette équation. C’est précisément cet enjeu global souvent moins visible, mais tout aussi structurant que nous explorons dans la suite de cet article.