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Cette IA s'attaque à 250 000 lignes de code pour faire entrer la météo dans l'ère des GPU
Une équipe de chercheurs japonais a porté sur GPU un logiciel météorologique hérité, écrit en 250 000 lignes de Fortran, avec l’aide de l’agent de codage Claude Code, pour une accélération de 5,1 fois sur une simulation de typhon réelle.
CReSS, pour Cloud Resolving Storm Simulator, sert à modéliser la formation des typhons et des orages violents au Japon. Le code, écrit en Fortran 90, compte plus de 250 000 lignes réparties dans 599 fichiers et 387 régions de calcul parallèle. À la main, une équipe humaine mettrait des années à porter un tel volume vers les processeurs graphiques, car chaque ligne doit être vérifiée pour préserver la précision des calculs. Six chercheurs des universités de Nagoya et de Tokyo ont donc confié une partie du travail à Claude Code. Les chercheurs ont soumis chaque fonction convertie à une vérification avant validation.
Les auteurs sont rattachés au centre de technologies de l’information de l’université de Nagoya, à son institut de recherche sur l’environnement spatial et terrestre, ainsi qu’au centre de technologies de l'information de l'université de Tokyo.
Le travail a commencé par l’identification des 387 régions de calcul parallèle du programme, écrites selon la norme OpenMP. Ce standard répartit les tâches entre les cœurs d’un processeur classique. Pour chacune de ces régions, l’équipe a produit un banc d’essai à partir d'un relevé des données réelles utilisées par le programme, puis a appliqué une transformation OpenACC.
Grâce à cette norme, un processeur graphique exécute directement le code Fortran ou C sur ses cœurs. Chaque fonction obtenue a ensuite été comparée à un résultat de référence, avec une tolérance de 10⁻⁵ par élément calculé.
Pour ce travail, les six auteurs ont utilisé les versions Opus 4.5 et 4.6 de Claude Code d’Anthropic, aussi engagée dans d’autres expérimentations en laboratoire scientifique. Malgré l’automatisation, les chercheurs ont suivi chaque étape du portage de près. L'équipe a reconstruit à la main l’état d’exécution du programme à plusieurs reprises, et a corrigé des omissions issues de l’analyse statique du code, car le contexte nécessaire à ces corrections dépasse la mémoire d’une seule session de travail avec l’agent.
Le test s’est porté sur une simulation d’un typhon survenu en septembre 2022 dans le Pacifique occidental, calculée à une résolution de 2 kilomètres sur une grille de 899 par 899 par 128 points, soit près de 100 millions de points, sur 360 pas de temps. Pour ce calcul, l’équipe a utilisé Miyabi, un supercalculateur japonais exploité par le Joint Center for Advanced High Performance Computing et doté de puces NVIDIA Grace-Hopper GH200.
Chaque puce allie un processeur Grace à 72 cœurs et un GPU H100 relié par la technologie NVLink-C2C, avec 96 gigaoctets de mémoire HBM et une bande passante proche de 4 000 gigaoctets par seconde. Sur ce matériel, le calcul porté a duré 1,88 seconde, contre 9,51 secondes pour la version d’origine exécutée sur le seul processeur central, soit une accélération de 5,1 fois.
Les six auteurs ont soumis leurs travaux à l’IEEE en vue d’une publication, dans le cadre de la conférence AgenticAI4HPC 2026, avec un financement de la Société japonaise pour la promotion de la science sous la référence JP26K14842, ainsi que du programme MEXT de prospective sur l’avenir du calcul haute performance et du réseau commun JHPCN, au titre du projet jh260061.
Sur les 162 fonctions converties et validées, cinq ont affiché des écarts numériques dus à des différences d’arrondi en virgule flottante, et les chercheurs ont signalé ces écarts plutôt que de valider les fonctions concernées à tort.