En intégrant nos équipes, vous mettrez vos compétences et votre enthousiasme au service de projets sociétaux majeurs.

Dans le contexte de la simulation du comportement de matériaux complexes comme celle des combustibles nucléaires, l’étape d’intégration des lois de comportement mécanique a un fort impact sur le temps de calcul.

Actuellement dans nos codes de calcul, l’implémentation de lois de comportement, de complexité variable en fonction de l’application se fait à l’aide du générateur de code MFront qui en facilite l’écriture (offrant un ensemble de langages spécifiques au domaine qui soient aussi proche que possible d’une formulation mathématique naturelle https://thelfer.github.io/tfel/web/) tout en assurant de bonnes normes d’interopérabilité et de performance.

Par la suite, la bibliothèque MGIS se charge de l’intégration de lois de comportement générées via MFront.

Les calculs associés aux lois générées par MFront s’exécutent aujourd’hui sur les unités de calcul traditionnelles : les CPUs.

Tester et étendre les capacités de génération de code de MFront pour offrir la possibilité d’utiliser un support de calcul GPU, ainsi qu’adapter la bibliothèque MGIS, sont essentiels au vu de l’évolution des supercalculateurs qui se basent de plus en plus sur des GPUs.

Cependant, la capacité à réaliser des calculs sur des architectures GPUs est un enjeu majeur, surtout car les GPU posent de profonds défis de programmation en raison de leurs différences architecturales par rapport aux CPUs.

Vous serez amené à acquérir un éventail de compétences dans le domaine du HPC, incluant la maîtrise de méthodes de portage sur GPU de noyaux de calcul, à l’aide de plusieurs modèles de programmation (CUDA, Kokkos, AdaptiveCpp, …), l’évaluation des performances (avec les indicateurs appropriés) de ces noyaux et leur optimisation incrémentale.