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<dc:title xml:lang="fr">Parallélisation efficace de codes scientifiques pour la simulation numérique appliquée aux systèmes nucléaires</dc:title>
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<dcterms:abstract xml:lang="fr">Les travaux exposés dans ce document retracent mes différentes activités de recherche pour la parallélisation efficace d’applications scientifiques dans le domaine de la simulation numérique appliquée aux systèmes nucléaires. 
Différents thèmes seront abordés comme l’étude, la conception et l’implémentation d’architectures logicielles pour la parallélisation efficace d’applications de simulations numériques dans le domaine de la thermohydraulique, mais également des recherches sur la problématique de la prise en compte de maillages dynamiques et d’équilibrage de charge pour des applications en mécanique des fluides. 
Un autre grand domaine de la simulation numérique pour les systèmes nucléaires auquel je me suis intéressé est la physique des réacteurs. C’est l’objet de la deuxième partie de ce mémoire. Je me suis notamment penché sur les enjeux de l’utilisation du calcul intensif dans le domaine de la simulation numérique pour les systèmes nucléaires afin d’identifier les apports du HPC dans le domaine, mais également des défis futurs à relever.
Ces études ont été déclinées de manière plus pratique pour la résolution de Boltzmann pour le transport des neutrons dans le cadre du code de simulation en neutronique déterministe APOLLO3®. Dans le cadre de la thèse de doctorat de J. DUBOIS, nous nous sommes intéressés à la programmation des nouvelles architectures de calcul comme les accélérateurs (GPU) en portant un solveur de l’équation de transport sur GPU.
Au-delà de la parallélisation d’applications elles-mêmes, des recherches de fond sur des algorithmes numériques parallèles ont été conduites tant sur des méthodes itératives de résolutions de systèmes linéaires que sur les méthodes de Krylov pour la recherche de valeurs propres. Ces méthodes numériques sont extrêmement utilisées dans les applications scientifiques du domaine nucléaire (résolution des équations de Navier-Stokes ou de l’équation du transport des neutrons) et permettent non seulement de progresser dans l’algorithmique numérique parallèle mais également de tester et comparer de nouvelles approches pour le calcul hautes performances tant du point de vue matériel, avec l’implémentation de ces noyaux de calculs sur accélérateurs (Cell, GPU, MIC) que du point de vue des modèles et langages de programmation (CUDA, OpenCL, langages PGAS, …).
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