Olivier BRESSAND
Ingénieur-chercheur en informatique avec plus de 30 ans d’expérience, Olivier Bressand s’est spécialisé dans le développement et la maintenance de composants logiciels destinés à la gestion des données, notamment pour les entrées-sorties de codes de simulation, la visualisation, et l’interconnexion de codes et d’outils dans des environnements HPC (calcul haute performance), depuis les clusters vectoriels jusqu’aux systèmes de classe exaflopique.
En tant qu’architecte et chef de projet depuis 25 ans de la plateforme de gestion des données scientifiques Hercule, Olivier Bressand a acquis une expertise reconnue au sein du CEA depuis plus de 15 ans (expert Senior dans le domaine HPC). Cette plateforme Hercule répond aux besoins de communication des données de simulation dans des chaînes multi-physiques complexes, assurant l’interopérabilité entre plusieurs codes de calcul massivement parallèles.
Dans les années 2000, au travers des principes de l’architecture d’Hercule, des mécanismes génériques ont été introduits pour décrire les objets typés correspondant aux domaines de la simulation dans une base de données. Ces avancées incluent l’intégration de concepts de Big Data, avec des métadonnées permettant d’optimiser la recherche d’informations, ainsi que le développement d’architectures d’entrées-sorties parallèles performantes adaptées aux systèmes de fichiers parallèles.
Olivier Bressand a également joué un rôle clé dans la résolution de problématiques de production sur les centres de calcul HPC du CEA, en apportant des solutions adaptées à divers codes de calcul, dont le code open source Ramses.
Il a participé à des conférences nationales et internationales et a co-encadré la thèse de Loïc Straffela, en se concentrant sur les aspects informatiques liés aux entrées-sorties d’Hercule et du code Ramses.
Proceedings of the 21st ACM International Conference on Computing Frontiers: Workshops and Special Sessions, Association for Computing Machinery, p. 94-100, 2024
abstract
Abstract
The new emerging scientific workloads to be executed in the upcoming exascale supercomputers face major challenges in terms of storage, given their extreme volume of data. In particular, intelligent data placement, instrumentation, and workflow handling are central to application performance. The IO-SEA project developed multiple solutions to aid the scientific community in adressing these challenges: a Workflow Manager, a hierarchical storage management system, and a semantic API for storage. All of these major products incorporate additional minor products that support their mission. In this paper, we discuss both the roles of all these products and how they can assist the scientific community in achieving exascale performance.
Astronomy and Astrophysics, Volume 643, 2020
abstract
Abstract
We present the Extreme-Horizon (EH) cosmological simulation, which models galaxy formation with stellar and active galactic nuclei (AGN) feedback and uses a very high resolution in the intergalactic and circumgalactic medium. Its high resolution in low-density regions results in smaller-size massive galaxies at a redshift of z = 2, which is in better agreement with observations compared to other simulations. We achieve this result thanks to the improved modeling of cold gas flows accreting onto galaxies. In addition, the EH simulation forms a population of particularly compact galaxies with stellar masses of 10 ¹⁰⁻¹¹ M⊙ that are reminiscent of observed ultracompact galaxies at z ≃ 2. These objects form primarily through repeated major mergers of low-mass progenitors and independently of baryonic feedback mechanisms. This formation process can be missed in simulations with insufficient resolution in low-density intergalactic regions.