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Les avancées technologiques des dernières décennies en matière de processeurs, notamment les architectures multicœurs, ont fait progresser de façon significative les métiers de la simulation numérique et le calcul haute performances (HPC)a.

Les méthodes de parallélisation utilisées pour accroître la performance du calcul numérique sont utiles mais leur rendement décroît quand le degré augmente. Pour contourner cette limitation, les chercheurs d’IFPEN ont développé des approches pragmatiques.

Deux exemples, mis en œuvre respectivement sur les codes de calcul Grains3D et PeliGRIFF d’IFPEN, illustrent leur approche :

• Le premier a consisté à développer des méthodes spécifiques (par ex. sur des techniques de décomposition de domaineb) de façon à optimiser le « rendement » des calculs HPC et ainsi éviter les surcoûts liés aux communications entre processeurs.
Sur le plus gros système étudiéc, la performance obtenue sur 768 cœurs(1) (figure) a ainsi été de l’ordre de 91 % du cas idéal.

Performances(d) en calcul parallèle de Grains3D dans des calculs de lits fluidisés
Performances(d) en calcul parallèle de Grains3D dans des calculs de lits fluidisés

• Une seconde méthode a reposé sur une stratégie multi-échelle(2), consistant à modéliser et à résoudre les problèmes physiques à petite échelle, puis à transférer, par cascade vers les grandes échelles, des données filtrées au moyen d’approches statistiques.

Cette démarche a été déployée avec succès dès 2015, dans le cadre du projet collaboratif ANR MORE4LESS, consacré à la modélisation multi-échelle des écoulements particulaires réactifs.

a - High Performance Computing.
b - Séparation en sous-problèmes couplés, définis sur des domaines de taille réduite formant une partition du domaine global.
c - Environ 230 millions de particules fluidisées.
d - Normalisées
 


(1) A. D. Rakotonirina, A. Wachs, Powder Technology, 2015, 154-172.
    DOI : 10.1016/j.powtec.2017.10.033

(2) A. Esteghamatian, F. Euzenat, A. Hammouti, M. Lance, A. Wachs, International Journal of Multiphase Flow.
    DOI :10.1016/j.ijmultiphasefl ow.2017.11.003

 


Contact scientifique : abdelkader.hammouti@ifpen.fr

> NUMÉRO 33 DE SCIENCE@IFPEN