Amélioration des performances via un parallélisme multi-niveaux en maillage sur un code de CFD en maillages non structurés

Abstract

L'évolution constante ainsi que la complexification qui s'en suit des architectures matérielles oblige les personnes développant des codes de simulations scientifiques à une mise à jour perpétuelle de leur logiciel et de leurs connaissances afin de maintenir une bonne exploitation des performances de ces plateformes de calcul. L'hétérogénéité récente de ces plateformes et la multiplication du nombres de coeurs par machine posent notamment une nouvelle problématique aux logiciels largement parallélisés via l'utilisation de la bibliothèque d'échange de message MPI, qui se voient perdre en performance au fur et à mesure de l'augmentation du parallélisme local à exploiter. Pour cs,la transition vers l'exploitation d'un parallélisme hybride via l'association de MPI avec Open MP (en parallélisme de boucles) peine à s'imposer et ne résout pas les soucis de passage à l'échelle causé par un manque d'équilibrage de charge. Pour répondre à ce problème (ainsi que ceux de la portabilité d'un code et sa capacité à exploiter les plateformes hétérogènes),l'utilisation de la programmation par tâches a récemment gagné en popularité à travers trois méthodes: parallélisme par boucle, tâches soumises de manière séquentielle (STF, flux de tâche séquentiel) ou paramétrique (PTG: graphe de tâches paramétré). Cette thèse se concentre sur l'effort de transition de cs, un code de simulation en mécanique des fluides sur maillages non structurés (algèbre linéaire creuse) vers l'utilisation d'un support exécutif à base de tâches. Pour se faire, une évaluation des deux derniers paradigmes est proposée via l'utilisation des supports Star PU et PaRSEC. Nous établissons leur intérêt pour l'évolution d'un code tel que cs comparé à l'utilisation de MPI+Open MP et nous les comparons sur des questions de complexité et de performance avec l'existant dans cs. Cette thèse est une collaboration entre le département MFEE de EDF R&D et l'équipe Tadaam qui met en commun Inria Bordeax Sud-Ouest, le LaBRI, l'Université de Bordeaux 1 et Bordeaux INP.