Hubert HIRTZ
Hubert Hirtz, doctorant au CEA, sous la direction de Franck Ledoux et l’encadrement de Cédric Chevalier et Sébastien Morais, travaillait sur le partitionnement de maillages pour l’équilibrage de charge de simulations multi-physiques. Le but de cette thèse était de développer des algorithmes et outils permettant de mieux répondre au problématiques d’équilibrage de charge pour les simulations à grande échelle effectuées au CEA. Il s’agit en particulier de faire en sorte que chaque unité de calcul a une charge de travail qui lui est adaptée, et ce le plus rapidement possible, de façon à accélérer les codes de calculs HPC.
Thèse de Doctorat de l'Université Paris-Saclay, 2023
abstract
Abstract
Cette étude s'inscrit dans le domaine de l'optimisation de performances de simulations numériques distribuées à grande échelle à base de maillages. Dans ce domaine, nous nous intéressons au bon équilibre de charge entre les unités de calcul sur lesquelles la simulation s'exécute. Pour équilibrer la charge d'une simulation à base de maillage, il faut généralement prendre en compte de la quantité de calcul nécessaire pour chaque maille, ainsi que la quantité de données qui doivent être transférées entre les unités de calcul. Les outils communément utilisés pour résoudre ce problème le solvent d'une manière, qui n'est pas forcément optimale pour une simulation donnée, car ils s'appliquent à de nombreux cas autres que l'équilibrage de charge et le partitionnement de maillage. Notre étude consiste à concevoir et implémenter un nouvel outil de partitionnement dédié aux maillages et à l'équilibrage de charge. Après une explication approfondie du contexte de l'étude, des problèmes de partitionnement ainsi que de l'état de l'art des algorithmes de partitionnement, nous montrons l'intérêt de chaîner des algorithmes pour optimiser de différentes façon une partition de maillage. Ensuite, nous étoffons cette méthode de chaînage en deux points: d'abord, en étendant l'algorithme de partitionnement de nombres VNBest pour l'équilibrage de charge où les unités de calcul sont hétérogènes, puis en spécialisant l'algorithme de partitionnement géométrique RCB, pour améliorer ses performances sur les maillages cartésiens. Nous décrivons en détails le processus de conception de notre outil de partitionnement, qui fonctionne exclusivement en mémoire partagée. Nous montrons notre outil peut obtenir des partitions avec un meilleur équilibre de charge que deux outils de partitionnement en mémoire partagée existants, Scotch et Metis. Cependant, nous ne minimisons pas aussi bien les transferts de données entre unités de calcul. Nous présentons les caractéristiques de performance des algorithmes implémentés en *multithread*.
CEA, LIHPC Computational Geometry group, 2022-06
