La solution à cette limitation réside dans une «décomposition de domaine» afin de répartir les besoins en mémoire d'une simulation unique sur plusieurs nœuds de calcul. Le problème de la décomposition de domaine ne présente pas les mêmes défis ni les mêmes approches pour les méthodes déterministes et pour les simulations de Monte-Carlo. Un certain nombre de méthodes de décomposition de domaine ont été proposées dans la littérature, et quelques codes de simulation neutronique ont testé certaines implémentations.
Une première étape bibliographique du travail permettra d’identifier l'ensemble des méthodes déjà proposées et d'effectuer une première analyse des avantages et des inconvénients.
À partir de cette analyse, deux méthodes concurrentes seront proposées pour une mise en œuvre effective dans le code TRIPOLI-5.
Ces implémentations devront fonctionner sans problème avec le parallélisme à plusieurs niveaux déjà défini dans TRIPOLI-5 : mémoire partagée, mémoire distribuée et simulations indépendantes. TRIPOLI-5 est censé fonctionner avec des architectures CPU et GPU: l'architecture des deux implémentations à tester permettra de supporter plusieurs algorithmes pour des fonctionnalités similaires.
Les performances seront testées pour plusieurs configurations de benchmark et évaluées pour les deux cibles matérielles CPU et GPU.
Le travail sera proposé pour publication dans une revue à comité de lecture.
Description du poste
Le Laboratoire de Neutronique de l'IRSN a une longue expérience du développement de codes de transport neutronique Monte-Carlo à travers le code de criticité MORET, à laquelle s'ajoute la longue expérience du CEA avec le code TRIPOLI. Les encadrants cumulent de nombreuses années de R&D dans les méthodes Monte-Carlo, comme en témoigne leur nombre de publications dans le domaine.
Les travaux seront réalisés en collaboration avec l'équipe TRIPOLI-5, composée de plusieurs développeurs ayant des compétences pointues en physique, en mathématiques et en informatique, provenant à la fois de l'IRSN et du CEA. Le candidat aura accès à son propre poste de travail, au cluster local Farux de l'IRSN et aux ressources HPC du TGCC pour les CPU et les GPU.
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