Comme dans de très nombreux domaines industriels, la simulation numérique est un outil incontournable, utilisé dans toutes les étapes des activités du Groupe Safran permettant de simuler des phénomènes hautement complexes et en interaction (couplage et transfert de champs aux interfaces). Elle met en oeuvre des logiciels de calcul complexes et leurs couplages, dont la durée de résolution par simulation peut atteindre plusieurs heures, voire plusieurs jours de calcul sur supercalculateurs. L'arrivée des supercalculateurs exaflopiques hétérogènes aura un impact sur la capacité des méthodologies et des algorithmes à passer à l'échelle exploitant efficacement les ressources informatiques dans un cadre massivement parallèle et fortement accéléré par des GPUs de constructeurs potentiellement différents d'un supercalculateur à l'autre (Nvidia, AMD, etc.).
Dans ce contexte, le recours à des stratégies de couplage en contexte HPC distribué et portable GPU (codes, multi-échelles, etc.) afin de simuler efficacement toute la complexité des différentes physiques mises en jeux et leurs interactions (interaction fluide-structure, aérothermie, zoom structural bidirectionnel, multi-échelle, etc.) s'avère être incontournable et challenge la scalabilité des méthodologies actuelles à l'ère de l'exascale ou les machines sont massivement équipées de GPUs (Nvidia ou AMD dans la parc GENCI [1]). Dans l'écosystème des logiciels libres HPC, il existe des librairies de couplage de code HPC distribuées (MPI) avec des interfaces Python/C++/Fortran (CWIPI [2], MEDCoupling [3] et preCICE [4]), mais peu d'entre elles sont portées sur GPUs et, partiellement portées pour celles qui le sont.
L'objectif du projet est d'enrichir la librairie PACMAN par l'ajout d'une couche distribuée fondée sur MPI (Message Passing Interface), afin d'exploiter pleinement les architectures multi-GPUs et multi-noeuds de nos clusters de calcul et de permettre le passage à l'échelle (scalabilité forte et faible). En parallèle, le projet vise à compléter les méthodes de transfert de champs existantes par l'intégration d'approches de type UV-mapping, permettant d'établir une correspondance paramétrique entre surfaces via des coordonnées bidimensionnelles (U,V) définies dans un espace de paramétrisation, afin de projeter ou d'interpoler des champs d'un maillage source vers un maillage cible de manière robuste et géométriquement cohérente; ces techniques sont largement utilisées en modélisation géométrique et en infographie pour le texturage et la correspondance de surfaces. Ces travaux s'inscrivent dans la continuité des actions menées à Safran Tech en 2024 et 2025 sur la portabilité de code GPU avec Kokkos [5], et permettront de répondre aux besoins de l'entreprise en matière d'algorithmes de transfert de champs robustes et performants, exploitant des données issues de maillages ou de nuages de points.
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