Le pôle MathSTIC de l'université Paris 13, en collaboration avec l’association Aristote et la formation d’ingénieurs MACS-SupGalilée, organise une journée thématique “Calcul Intensif Distribué dans l'Industrie” le mercredi 22 janvier 2014 à l’Institut Galilée de l’Université Paris 13.

Coordination scientifique:

• Laurence Halpern (LAGA, Université Paris 13)
• Juliette Ryan (ONERA)
• Philippe d'Anfray (Aristote, CEA)

Université Paris 13, campus de Villetaneuse, amphithéâtre C

Cette journée sera centrée sur le calcul parallèle et les méthodes de décomposition de domaines, pour les calculs de systèmes complexes réalisés dans l’industrie ou dans la recherche appliquée. Elle verra se rencontrer des mathématiciens, des informaticiens, des ingénieurs, des responsables de grands projets de recherche appliquée. Ils présenteront leurs travaux et partageront leur vision de l’état actuel et de l’évolution nécessaire du calcul scientifique en conjonction avec les outils informatiques présents et futurs.

Programme

Résumés des présentations

Présentation des activités de Calcul Scientifique à la Direction de l'Aérodynamique de Dassault Aviation.

Au menu :

• Problématiques (calcul des performances aérodynamiques, .)
• Modélisation (équations de Navier-Stokes, modèles de turbulence, .)
• Analyse Numérique (Éléments Finis, .)
• Moyens de calcul (supercalculateurs, .)
• Illustration par des résultats récents
• Travail en équipe, MDO, collaboration avec les Centres de Recherche
• Les axes de Recherche actuels

Les matériaux de structure (cuve et internes de cuve) des centrales nucléaires sont soumis à l’irradiation neutronique qui engendre un vieillissement (i.e. changement des propriétés mécaniques). C’est un enjeu important pour la durée de vie des installations. L’origine de ce vieillissement est la formation de défauts créés par le flux de neutrons et leurs interactions avec les éléments d’alliage des matériaux. Les phénomènes mis en jeu sont complexe et afin à terme de construire des outils prédictifs il est nécessaire de partir des mécanismes élémentaires à l’échelle atomique. Pour cela, la simulation de la formation de ces défauts au vieillissement de la cuve est menée par une approche multi-échelle, possible avec le développement des moyens HPC. Cette modélisation vise à estimer le durcissement sous irradiation d'alliages représentatifs à partir du spectre neutronique du réacteur considéré, du flux neutronique, de la température et du temps d'irradiation ainsi que de la composition chimique de l'acier en certains éléments d'alliage. Pour cela différentes méthodes de simulation sont utilisées et elles correspondent aux différents mécanismes physiques mise en jeu : Dommage élémentaire de l’irradiation, formation des défauts ponctuels (lacunes et interstitiels en amas ou isolés) au sein des cascades de déplacements par calculs de structure électronique et dynamique moléculaire ; Diffusion et évolution à court et moyen terme des défauts ponctuels par des méthodes de Monte Carlo cinétique ; Diffusion et évolution à long terme des amas de défauts par des méthodes de cinétique chimique ; Micro-plasticité et détermination de la limite d’écoulement due aux défauts d’irradiation par dynamique moléculaire et dynamique des dislocations ; Calcul du durcissement moyen du matériau irradié en prenant en compte sa texture. Pour la plupart des méthodes de simulation, des algorithmes parallèles ont été implémentés (le Monte Carlo cinétique restant un point dur) et des ressources informatiques importantes sont nécessaires et le HPC est très largement utilisé.

Cette présentation vise à tracer les éléments clés de l’évolution des machines de traitement numérique appliqué au monde des senseurs Radar. Il est question d’architecture matériel de traitement, avec un focus tout particulier sur la problématique du rapport ‘performance de traitement’ / ‘capacité d’entrée sortie’ dont on montrera qu’il était, et est en passe de redevenir sous une autre forme un élément clé des traitements Radar. On traite également dans cette présentation de l’impact des évolutions des modèles de programmation sur la gestion et le cout industriel du développement logiciel.

Le calcul haute performance dans les secteurs industriels et recherche est désormais incontournable. La nécessité d’utilisation des technologies HPC dans les applications allant de la simulation numérique des grandes problèmes industriels au développement des produits à grande diffusion (comme des tablettes ou téléphones mobiles) en passant par de nouvelles problématiques en nutrition et santé, semble dorénavant évident. Cependant, de part le très grand nombre de nœuds/cœurs hétérogènes des supercalculateurs récents ou émergents, une mise à jour de certaines de ces technologies s’impose et certains concepts comme les modèles de programmation sont à reconsidérer. La transition des paradigmes de programmation parallèle actuels vers ceux des supercalculateurs émergents engendre de nombreux problèmes de recherche et développement. Après l’exposé des principales caractéristiques des langages et modèles de programmation pour les nouveaux superordinateurs, nous présentons le paradigme de programmation multi-niveau ainsi que le modèle de programmation pour la conception et le développement de librairies numériques réutilisables. Nous présentons ensuite, l’environnement de programmation et d’exécution YML et les résultats d’expérimentation obtenus avec son déploiement sur des superordinateurs (comme HOPPER II de NERSC à Berkeley) et cluster de clusters (comme GRID5000).

Many problems in science and engineering are time dependent, and time stepping methods are used to obtain approximate solutions. If the problems are large scale, or solutions are needed in real time, it is necessary to use the computing power of parallel computers. The classical strategy to parallelize time integration is to parallelize the solution at each time step, and to advance sequentially from time step to time step. This approach however neglects an entire dimension, the time dimension, which could also be used for the parallelization. In contrast to the spatial dimensions, the time dimension has however a direction: the solution later in time depends only on the solution earlier in time, and not vice versa. It therefore seems difficult to do useful computations at a future time step, before the present time step results are known.

I will present three algorithms which can be used to parallelize the time direction in an evolution problem. I will start with the parareal algorithm which is based on multiple shooting, although it was not invented that way. The idea of the parareal algorithm is to use an approximation of the Jacobian on a coarse grid in the Newton iteration classically used for solving the shooting equations. After reviewing a compact convergence result for this algorithm, I will illustrate its numerical performance for several examples of systems of ordinary and partial differential equations. These examples reveal that while the algorithm performs well for diffusive problems, convergence is unsatisfactory for hyperbolic equations. I will then explain the ParaExp algorithm, which is based on a completely different approach. It is a direct solver, based on an overlapping decomposition of the time direction, and uses the fact that matrix exponentials can be approximated cheaply and accurately over long time intervals using rational Krylov approximations. I will finally show a space-time algorithm based entirely on multigrid techniques, and show that for a time dependent heat equation this method scales perfectly, both strongly and weakly, in a large scale numerical test.

La simulation numérique est désormais un outil indispensable pour la modélisation des systèmes nucléaires actuels et futurs. A l'image d'autres domaines scientifiques et industriels, le calcul intensif permet de faire de la simulation numérique un outil extrêmement performant pour l'amélioration de la sûreté, l'optimisation et la conception de systèmes nucléaires. Nous présenterons au cours de cet exposé des exemples d'utilisation du calcul intensif appliqué à différents domaines (optimisation, CFD, neutronique, mécanique, physique couplée, maitrise des incertitudes …) mais également les nombreux défis qui se présentent qui sont génériques à la simulation numérique hautes performances mais également spécifique à l'industrie nucléaire.

Lors de cet exposé, nous présenterons le démonstrateur préindustriel MetaGenoPolis coordonné par l’Institut National de la Recherche Agronomique. Lancé en 2012, MetaGenoPolis vise à montrer l’impact de la flore intestinale sur la santé humaine en mettant en œuvre des méthodes dites de métagénomique. Nous décrirons d’abord l’infrastructure de calcul et de stockage déployée à MetaGenoPolis puis nous présenterons le pipeline de traitement à haut débit des données issues de séquenceurs à ADN. Enfin, nous donnerons quelques applications faisant appel à du calcul intensif (structuration d’un catalogue de gènes, découverte de gènes de résistance aux antibiotiques…)

Les simulations numériques en 3D conduisent à de grands systèmes linéaires creux, dont la résolution représente la majeure partie du temps de calcul. Les méthodes itératives de Krylov préconditionnées par des méthodes de sous-domaines sont actuellement parmi les plus efficaces sur des calculateurs parallèles. Pour accélérer leur convergence, les techniques de grille grossière ou de déflation sont indispensables. Cet exposé illustre ces concepts par des expériences numériques avec des matrices issues de la mécanique des fluides.

Après une brève introduction sur les GPU et CUDA/C , un certain nombre d'expériences menées à l'Onera sur des thèmes très divers (temps réel, analyse numérique) seront présentées. Les résultats obtenus sur des applications réelles montrent l’intérêt de ce type de machine pour accélérer les calculs localement . Des gains très importants en temps de calcul sont obtenus moyennant un effort pour paralléliser tant au niveau théorique et algorithmique que pour le portage final optimisé sur GPU.

Cet exposé présente des méthodes numériques adaptées au calcul intensif dans un contexte de calcul distribué pair à pair. Les applications considérées ici relèvent de la simulation numérique et de l'optimisation. Ces travaux ont été développés dans le cadre du projet ANR Calcul Intensif Pair à Pair (CIP). Nous présenterons les principes du protocole de communication auto adaptatif P2PSAP et de l'environnement décentralisé de calcul intensif pair à pair P2PDC. Nous détaillerons des méthodes itératives distribuées et notamment des méthodes itératives hybrides. Puis nous présenterons des résultats expérimentaux notamment pour le problème de l'obstacle et certains problèmes de mathématiques financières sur diverses plateformes comme Grid 5000 et PlanetLab et divers réseaux comme les réseaux Ethernet, Infiniband et Myrinet.