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🎓Soutenance de thèse Markus HOLZER

  Vendredi 29 novembre 2024Du 14h30 Ă  16h30

  Thèses Cerfacs       FAU Allemagne    

Génération de code automatique pour le calcul exaflopique pour la méthode de Boltzmann sur réseaux

Ecole doctorale 475  MathĂ©matiques, Informatique et TĂ©lĂ©communications de Toulouse (EDMITT)

https://fau.zoom-x.de/j/97059928526?pwd=L2hmVHJoSjg5SHd4YiswOUV2OFZUdz09

Les superordinateurs Exascale sont des systèmes informatiques capables de rĂ©aliser 1e18 opĂ©rations en virgule flottante par seconde, appellĂ© un exaFLOPS. Le superordinateur Frontier a franchi pour la première fois la barrière d'un exaFLOPS et a officiellement ouvert l'ère du calcul exascale en 2022. L'immense Ă©chelle de systèmes tels que celui-ci impose des dĂ©fis importants dans le dĂ©veloppement de codes capables d'exploiter pleinement cette puissance de calcul. En outre, le matĂ©riel de plus en plus hĂ©tĂ©rogène utilisĂ© par les principaux superordinateurs d'aujourd'hui ajoute une couche supplĂ©mentaire de complexitĂ©. Dans le domaine de la mĂ©canique des fluides numĂ©rique, il est donc crucial d'examiner soigneusement chaque aspect d'une simulation numĂ©rique, en commençant par la conception et la sĂ©lection d'algorithmes adaptĂ©s Ă  de tels environnements. Par exemple, des algorithmes tels que mĂ©thode de Boltzmann sont explicitement conçus avec un parallĂ©lisme massif Ă  l'esprit, ce qui en fait une alternative notable Ă  d'autres mĂ©thodes plus Ă©tablies. NĂ©anmoins, une mise en Ĺ“uvre très efficace de cet algorithme doit ĂŞtre adaptĂ©e au matĂ©riel respectif pour une utilisation optimale des ressources.

Pour relever ces dĂ©fis, cette thèse explore l'utilisation de la gĂ©nĂ©ration de code par le biais d'un langage intĂ©grĂ© spĂ©cifique Ă  un domaine. La gĂ©nĂ©ration de code nous permet de cibler des architectures matĂ©rielles spĂ©cifiques et d'appliquer des optimisations prĂ©cises qui exploitent les connaissances spĂ©cifiques au domaine. Dans le cadre de cette recherche, nous Ă©tendons et remanions le paquet Python lbmpy pour prendre en charge les variantes de pointe de la mĂ©thode de Boltzmann. lbmpy reprĂ©sente la mĂ©thode de Boltzmann symboliquement en utilisant un système d'algèbre informatique, permettant la dĂ©rivation automatique d'Ă©quations discrĂ©tisĂ©es basĂ©es sur des spĂ©cifications dĂ©finies par l'utilisateur. Pour obtenir des Ă©quations avec un minimum d'opĂ©rations en virgule flottante, nous amĂ©liorons fondamentalement les capacitĂ©s de simplification de lbmpy dans ce travail. Les Ă©quations discrĂ©tisĂ©es dĂ©rivĂ©es par lbmpy sont fournies au paquet Python pystencils qui gĂ©nère des noyaux de calcul spĂ©cifiques Ă  l'architecture hautement optimisĂ©s dans un langage de niveau infĂ©rieur Ă  partir de celles-ci. Nous Ă©largissons la gamme des plates-formes matĂ©rielles prises en charge et rĂ©visons des aspects cruciaux du processus de gĂ©nĂ©ration de code, tels que le système de typage, afin d'amĂ©liorer les performances et la maintenabilitĂ©.

Une intégration sophistiquée de ces noyaux de calcul dans le cadre multiphysique massivement parallèle waLBerla est également développée, avec une discussion approfondie des composants clés de la mise en œuvre. L'une des avancées les plus significatives de cette intégration est la génération de noyaux d'interpolation hautement spécialisés. Ces noyaux sont essentiels pour le transfert d'informations entre des cellules de résolutions différentes au sein du domaine de simulation, garantissant la précision et la cohérence des données sur des grilles de tailles différentes. Ce développement nous a permis d'effectuer la plus grande simulation à ce jour en utilisant la méthode de Boltzmann sur un domaine non uniforme, en utilisant plus de 4000 AMD MI250X processeur graphique. La capacité à gérer efficacement un environnement de calcul aussi vaste et hétérogène souligne l'efficacité de notre approche dans la mise à l'échelle de simulations complexes sur des plates-formes matérielles de nouvelle génération.

Nous vĂ©rifions et validons notre approche en simulant un Ă©coulement monophasique turbulent autour d'une sphère Ă  l'aide d'une configuration de maillage non uniforme sur processeurs graphiques, reproduisant avec succès la crise de traĂ®nĂ©e – un phĂ©nomène complexe qui se produit Ă  des nombres de Reynolds supĂ©rieurs Ă  200 000. En outre, nous dĂ©montrons les capacitĂ©s de notre mĂ©thode par le biais de simulations d'Ă©coulements de boue, offrant de nouvelles perspectives sur le comportement des bulles de Taylor dans des configurations de tuyaux annulaires complexes. Enfin, nous analysons les trajectoires des gouttelettes sous l'influence d'une source de chaleur laser dans des Ă©coulements thermocapillaires tridimensionnels. Pour Ă©valuer les performances de notre approche, nous prĂ©sentons les rĂ©sultats de tous ces scĂ©narios sur les processeurs et processeurs graphiques les plus rĂ©cent. Nous fournissons des donnĂ©es de performance pour un seul nĹ“ud et offrons des informations prĂ©cieuses en contextualisant les rĂ©sultats mesurĂ©s avec des modèles de performance appropriĂ©s. Enfin, nous examinons l'Ă©volutivitĂ© de nos dĂ©veloppements en prĂ©sentant des rĂ©sultats d'Ă©volutivitĂ© faibles et forts sur plusieurs des principaux superordinateurs du monde.


JURY

Jonas LATTUniversité de GenèveRapporteur
Christian HOLM  UniversitĂ© de Stuttgart  Rapporteur
Ulrich RĂśDE  FAU / CERFACS  Rapporteur / Directeur de thèse
Jens HARTING    FZ-JĂĽlich   Examinateur
Tobias GĂśNTER FAU                                     PrĂ©sident du Jury
Eric CLIMENT IMFT                                   Examinateur
Gabriel STAFFELBACHONERA                              Co-directeur de thèse
Catherine LAMBERT CERFACS                          Directrice de thèse

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Lundi

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Du lundi 2 décembre 2024 au vendredi 6 décembre 2024

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Mercredi

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Mercredi 4 décembre 2024Du 14h00 à 17h30

  CERFACS - Salle JCA     OrganisĂ© par Nicolas Monnier    

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Vendredi 6 décembre 2024Du 10h00 à 11h00

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