• Langue : Français
• Discipline : Informatique
• Identifiant : 2011LIL10109
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 13/10/2011

Résumé en langue originale

Dans le domaine des sciences et technologies, la simulation numérique est un élément-clé des processus de recherche ou de validation. Grâce aux moyens informatiques modernes, elle permet des expérimentations numériques rapides et moins coûteuses que des maquettes réelles, sans pour autant les remplacer totalement, mais permettant de réaliser des expérimentations mieux calibrées. Dans le domaine de la physique des réacteurs et plus précisément de la neutronique, le calcul de valeurs propres est la base de la résolution de l’équation du transport des neutrons. La complexité des problèmes à résoudre (dimension spatiale, énergétique, nombre de paramètres, …) est telle qu’une grande puissance de calcul peut être nécessaire. Les travaux de cette thèse concernent dans un premier temps l’évaluation des nouveaux matériels de calculs tels que les cartes graphiques ou les puces massivement multicoeurs, et leur application aux problèmes de valeurs propres pour la neutronique. Ensuite, dans le but d’utiliser le parallélisme massif des supercalculateurs, nous étudions également l’utilisation de méthodes hybrides asynchrones pour résoudre des problèmes à valeur propre avec ce très haut niveau de parallélisme. Nous expérimentons ensuite le résultat de ces recherches sur plusieurs supercalculateurs nationaux tels que la machine hybride Titane du Centre de Calcul, Recherche et Technologies (CCRT), la machine Curie du Très Grand Centre de Calcul (TGCC) qui est en cours d’installation, et la machine Hopper du Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), mais également sur des stations de travail locales pour illustrer l’intérêt de ces recherches dans une utilisation quotidienne avec des moyens de calcul locaux.

Résumé traduit

In science, simulation is a key process for research or validation. Modern computer technology allows faster numerical experiments, which are cheaper than real models. In the field of neutron simulation, the calculation of eigenvalues is one of the key challenges. The complexity of these problems is such that a lot of computing power may be necessary. The work of this thesis is first the evaluation of new computing hardware such as graphics card or massively multicore chips, and their application to eigenvalue problems for neutron simulation. Then, in order to address the massive parallelism of supercomputers national, we also study the use of asynchronous hybrid methods for solving eigenvalue problems with this very high level of parallelism. Then we experiment the work of this research on several national supercomputers such as the Titane hybrid machine of the Computing Center, Research and Technology (CCRT), the Curie machine of the Very Large Computing Centre (TGCC), currently being installed, and the Hopper machine at the Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL). We also do our experiments on local workstations to illustrate the interest of this research in an everyday use with local computing resources.