Literatura académica sobre el tema "Calcul Haute Performance (CHP)"

Columns are the preferred structural application of high and very high strength concrete. The confinement of this type of concrete in steel tubes presents definite advantages from both a technical and an economical perspective. However, the present design code provisions do not allow this type of material to be considered. In certain codes, the validity limits have recently been widened, but these limits remain below the present performance of high-strength concrete. The results of a large experimental program aiming at studying the behavior of concrete columns confined in steel tubes were used in order to compare predictions by different design methods, and thus verify their applicability beyond their conventional validity limits. Based on these experimental results, a new equation is proposed to predict the ultimate load of concrete columns confined in a steel tube.Key words: high-strength concrete, ultimate load, design codes, mixed columns, confinement, slenderness.[Journal translation]

International audience The introduction of high-performance applications such as multimedia applications into embedded systems led the manufacturers to offer embedded platforms able to offer an important computing power which makes it possible to answer the increasing requirements of future evolutions of these applications. One of the adopted solutions is the use of multiprocessor platforms. In this paper we propose an exploratory methodology of scheduling software modelled in the form of hierarchical, collaborative and interdependent hierarchical tasks with local deadlines. Scheduling answers (1) the local temporal requirements of tasks, and allows (2) an effective exploitation of multiprocessor platforms L’introduction d’applications à haute performance comme les applications multimédia dans les systèmes embarqués a amené les constructeurs à offrir des plateformes embarquées capable d’offrir une puissance de calcul importante qui permet de répondre à l’évolution croissante des exigences futures de ces applications. L’une des solutions adoptées est l’utilisation de plateformes multiprocesseurs. Dans ce papier nous proposons une méthodologie exploratoire d’ordonnancement pour des logiciels modélisés sous forme de tâches hiérarchiques, collaboratives, interdépendantes et àéchéances locales. L’ordonnancement répond aux (1) exigences temporelles locales des tâches et permet (2) une exploitation efficace de plateformes multiprocesseurs.

Ce travail présente trois contributions aux domaines de la vectorisation des CPU et de l'apprentissage automatique. La première contribution est un algorithme pour calculer une moyenne avec des valeurs en virgule flottante de demi-précision. Dans ce travail réalisé avec un support matériel de demi-précision limité, nous utilisons une bibliothèque logicielle existante pour émuler le calcul de demi-précision. Cela nous permet de comparer la précision numérique de notre algorithme à celle de divers algorithmes couramment utilisés. Enfin, nous effectuons des tests de performance d'exécution en utilisant des valeurs à virgule flottante simples et doubles afin d'anticiper les gains potentiels de l'application de la vectorisation du CPU aux valeurs de demi-précision. Dans l'ensemble, nous constatons que notre algorithme présente des performances numériques légèrement inférieures dans le meilleur des cas en échange de performances numériques nettement supérieures dans le pire des cas, tout en offrant des performances d'exécution similaires à celles d'autres algorithmes. La deuxième contribution est une bibliothèque de calcul en virgule fixe conçue spécifiquement pour la vectorisation du CPU. Les bibliothèques existantes ne reposent pas sur l'auto-vectorisation du compilateur, qui ne parvient pas à vectoriser les opérations arithmétiques de multiplication et de division. De plus, ces deux opérations nécessitent des opérations de cast qui réduisent la vectorisabilité et ont un réel coût de calcul. Pour remédier à ce problème, nous présentons un format de stockage de données en virgule fixe qui ne nécessite aucune opération de cast pour effectuer des opérations arithmétiques. De plus, nous présentons un certain nombre de benchmarks comparant notre implémentation aux bibliothèques existantes et nous présentons la vitesse de vectorisation du CPU sur un certain nombre d'architectures. Dans l'ensemble, nous constatons que notre format en virgule fixe permet des performances d'exécution égales ou supérieures à toutes les bibliothèques comparées. La dernière contribution est un moteur d'inférence de réseau neuronal conçu pour réaliser des expériences en variant les types de données numériques utilisées dans le calcul d'inférence. Ce moteur d'inférence permet un contrôle spécifique à la couche des types de données utilisés pour effectuer l'inférence. Nous utilisons ce niveau de contrôle pour réaliser des expériences visant à déterminer l'agressivité avec laquelle il est possible de réduire la précision numérique utilisée dans l'inférence du réseau neuronal PVANet. Au final, nous déterminons qu'une combinaison des types de données standardisés float16 et bfoat16 est suffisante pour l'ensemble de l'inférence
This work presents three contributions to the fields of CPU vectorization and machine learning. The first contribution is an algorithm for computing an average with half precision floating point values. In this work performed with limited half precision hardware support, we use an existing software library to emulate half precision computation. This allows us to compare the numerical precision of our algorithm to various commonly used algorithms. Finally, we perform runtime performance benchmarks using single and double floating point values in order to anticipate the potential gains from applying CPU vectorization to half precision values. Overall, we find that our algorithm has slightly worse best-case numerical performance in exchange for significantly better worst-case numerical performance, all while providing similar runtime performance to other algorithms. The second contribution is a fixed-point computational library designed specifically for CPU vectorization. Existing libraries fail rely on compiler auto-vectorization, which fail to vectorize arithmetic multiplication and division operations. In addition, these two operations require cast operations which reduce vectorizability and have a real computational cost. To allevieate this, we present a fixed-point data storage format that does not require any cast operations to perform arithmetic operations. In addition, we present a number of benchmarks comparing our implementation to existing libraries and present the CPU vectorization speedup on a number of architectures. Overall, we find that our fixed point format allows runtime performance equal to or better than all compared libraries. The final contribution is a neural network inference engine designed to perform experiments varying the numerical datatypes used in the inference computation. This inference engine allows layer-specific control of which data types are used to perform inference. We use this level of control to perform experiments to determine how aggressively it is possible to reduce the numerical precision used in inferring the PVANet neural network. In the end, we determine that a combination of the standardized float16 and bfloat16 data types is sufficient for the entire inference

L'objectif de ce travail de thèse est double : - Le développement et application de méthodes originales pour la chimie quantique ; - La mise au point de stratégies informatiques variées permettant la réalisation de simulations à grande échelle. Dans la première partie, les méthodes d'integration de configuration (IC) et monte carlo quantique (QMC) utilisées dans ce travail pour le calcul des propriétés quantiques sont présentées. Nous détaillerons en particulier la méthode d'\IC sélectionnée perturbativement (CISPI) que nous avons utilisée pour construire des fonctions d'onde d'essai pour le QMC. La première application concerne le calcul des énergies totales non-relativistes des atomes de transition de la série 3d ; ceci a nécessité l'implémentation de fonctions de base de type Slater et a permis d'obtenir les meilleures valeurs publiées à ce jour. La deuxième application concerne l'implémentation de pseudo-potentiels adaptés à notre approche QMC, avec pour application une étude concernant le calcul des énergies d'atomisation d'un ensemble de 55 molécules. La seconde partie traite des aspects calcule haute performance (HPC) avec pour objectif l'aide au déploiement des simulations à très grande échelle, aussi bien sous l'aspect informatique proprement dit - utilisation de paradigmes de programmation originaux, optimisation des processus monocœurs, calculs massivement parallèles sur grilles de calcul (supercalculateur et Cloud), outils d'aide au développement collaboratif \textit{et cætera} -, que sous l'aspect \emph{utilisateur} - installation, gestion des paramètres d'entrée et de sortie, interface graphique, interfaçage avec d'autres codes. L'implémentation de ces différents aspects dans nos codes-maison quantum pakcage et qmc=chem est également présentée
This thesis work has two main objectives: 1. To develop and apply original electronic structure methods for quantum chemistry 2. To implement several computational strategies to achieve efficient large-scale computer simulations. In the first part, both the Configuration Interaction (CI) and the Quantum Monte Carlo (QMC) methods used in this work for calculating quantum properties are presented. We then describe more specifically the selected CI approach (so-called CIPSI approach, Configuration Interaction using a Perturbative Selection done Iteratively) that we used for building trial wavefunctions for QMC simulations. As a first application, we present the QMC calculation of the total non-relativistic energies of transition metal atoms of the 3d series. This work, which has required the implementation of Slater type basis functions in our codes, has led to the best values ever published for these atoms. We then present our original implementation of the pseudo-potentials for QMC and discuss the calculation of atomization energies for a benchmark set of 55 organic molecules. The second part is devoted to the Hight Performance Computing (HPC) aspects. The objective is to make possible and/or facilitate the deployment of very large-scale simulations. From the point of view of the developer it includes: The use of original programming paradigms, single-core optimization process, massively parallel calculations on grids (supercomputer and Cloud), development of collaborative tools , etc - and from the user's point of view: Improved code installation, management of the input/output parameters, GUI, interfacing with other codes, etc

Un double constat motive ce travail: la demande en calcul haute performance des chercheurs et la faible utilisation moyenne de la puissance des ressources pédagogiques. Le problème a été de répondre à cette demande, tout en préservant les ressources pédagogiques pour les enseignements. Une solution simple et transparente pour les utilisateurs finaux a été recherchée. Les besoins des utilisateurs ont mené à un cahier des charges dont la plupart des contraintes sont satisfaites par l'utilisation d'une pile logicielle judicieuse. D'autres ne peuvent être résolues par la seule utilisation de solutions existantes et définissent un problème d'ordonnancement, où il faut répartir les processus soumis sur les ressources des salles de TPs. Plusieurs heuristiques ont été proposées pour le résoudre. Elles ont été comparées à l'aide d'un simulateur, puis implémentée sur une plateforme expérimentale
Two facts are motivating this work: the demand for High Performance Computing of researchers and the low usage of the computing power of the pedagogic ressources. This thesis aims at giving an answer to the demand for HPC, while preserving the pedagogic ressources for the teaching. This work looked for a solution that would be simple and straightforward for the final users. Their needs and wishes lead to the definition of some specifications, in which most of the constraints could be satisfied with the use of a well designed software stack. Some others, however, cannot be satisfied with the use of existing solutions only, they define a new scheduling problem, in which the goal is to schedule the processes on the available ressources. This problem was studied and solved with various heurisitcs, which performances were compared with a simulator before being implemented in an experimental setup

Ce travail de thèse se situe à l'interface entre la chimie théorique, le calcul scientifique et les mathématiques appliquées. On s'intéresse aux différents algorithmes utilisés pour résoudre les équations spécifiques qui apparaissent dans le cadre de la dynamique moléculaire utilisant des champs de forces polarisables dans un cadre massivement parallèle. Cette famille de modèles nécessite en effet de résoudre des équations plus complexes que les modèles classiques usuels et rend nécessaire l'utilisation de supercalculateurs pour obtenir des résultats significatifs. On s'intéressera plus précisément à différents cas de conditions aux limites pour rendre compte des effets de solvatation comme les conditions aux limites périodiques traitées avec la méthode du Particle Mesh Ewald et un modèle de solvatation continu discrétisé par décomposition de domaine : le ddCOSMO. Le plan de cette thèse est le suivant : sont d'abord passées en revue les différentes stratégies parallèles en dynamique moléculaire en général, sont ensuite présentées les façons de les adapter au cas des champs de forces polarisables. Après quoi sont présentées différentes stratégies pour s'affranchir de certaines limites liées à l'usage de méthodes itératives en dynamique moléculaire polarisable en utilisant des approximations analytiques pour l'énergie de polarisation. Ensuite, l'adaptation de ces méthodes à différents cas pratiques de conditions aux limites est présentée : d'abord en ce qui concerne les conditions aux limites périodiques traitées avec la méthode du Particle Mesh Ewald et ensuite en ce qui concerne un modèle de solvatation continue discrétisé selon une stratégie de décomposition de domaine
This works is at the interface between theoretical chemistry, scientific computing and applied mathematics. We study different algorithms used to solve the specific equations that arise in polarizable molecular dynamics in a massively parallel context. This family of models requires indeed to solve more complex equations than in the classical case making the use of supercomputers mandatory in order to get significant results. We will more specifically study different types of boundary conditions that represent different ways to model solvation effects : first the Particle Mesh Ewald method to treat periodic boundary conditions and then a continuum solvation model discretized within a domain decomposition strategy : the ddCOSMO. The outline of this thesis is as follows : first, the different parallel strategies in the general context of molecular dynamics are reviewed. Then several methods to adapt these strategies to the specific case of polarizable force fields are presented. After that, strategies that allow to circumvent certain limits due to the use of iterative methods in the context of polarizable molecular dynamics are presented and studied. Then, the adapation of these methods to different cases of boundary conditions is presented : first in the case of the Particle Mesh Ewald method to treat periodic boundary conditions and then in the case of a particular continuum solvation model discretized with a domain decomposition strategy : the ddCOSMO. Finally, various numerical results and applications are presented

De plus en plus de constructeurs proposent des accélérateurs de calculs à base de circuits reconfigurables FPGA, cette technologie présentant bien plus de souplesse que le microprocesseur. Valoriser cette flexibilité dans le domaine de l'accélération de calcul flottant en utilisant les langages de description de circuits classiques (VHDL ou Verilog) reste toutefois très difficile, voire impossible parfois. Cette thèse a contribué au développement du logiciel FloPoCo, qui offre aux utilisateurs familiers avec VHDL un cadre C++ de description d'opérateurs arithmétiques génériques adapté au calcul reconfigurable. Ce cadre distingue explicitement la fonctionnalité combinatoire d'un opérateur, et la problématique de son pipeline pour une précision, une fréquence et un FPGA cible donnés. Afin de pouvoir utiliser FloPoCo pour concevoir des opérateurs haute performance en virgule flottante, il a fallu d'abord concevoir des blocs de bases optimisés. Nous avons d'abord développé des additionneurs pipelinés autour des lignes de propagation de retenue rapides, puis, à l'aide de techniques de pavages, nous avons conçu de gros multiplieurs, possiblement tronqués, utilisant des petits multiplieurs. L'évaluation de fonctions élémentaires en flottant implique souvent l'évaluation en virgule fixe d'une fonction. Nous présentons un opérateur générique de FloPoCo qui prend en entrée l'expression de la fonction à évaluer, avec ses précisions d'entrée et de sortie, et construit un évaluateur polynomial optimisé de cette fonction. Ce bloc de base a permis de développer des opérateurs en virgule flottante pour la racine carrée et l'exponentielle qui améliorent considérablement l'état de l'art. Nous avons aussi travaillé sur des techniques de compilation avancée pour adapter l'exécution d'un code C aux pipelines flexibles de nos opérateurs. FloPoCo a pu ainsi être utilisé pour implanter sur FPGA des applications complètes.

Les machines du domaine du calcul haute performance (HPC) gagnent régulièrement en com- plexité. De nos jours, chaque nœud de calcul peut être constitué de plusieurs puces ou de plusieurs cœurs se partageant divers caches mémoire de façon hiérarchique. Que se soit pour comprendre les performances ob- tenues par une application sur ces architectures ou pour développer de nouveaux algorithmes et valider leur performance, une phase d'expérimentation est souvent nécessaire. Dans cette thèse, nous nous intéressons à deux formes d'analyse expérimentale : l'exécution sur machines réelles et la simulation d'algorithmes sur des jeux de données aléatoires. Dans un cas comme dans l'autre, le contrôle des paramètres de l'environnement (matériel ou données en entrée) permet une meilleure analyse des performances de l'application étudiée. Ainsi, nous proposons deux méthodes pour contrôler l'utilisation par une application des ressources ma- térielles d'une machine : l'une pour le temps processeur alloué et l'autre pour la quantité de cache mémoire disponible. Ces deux méthodes nous permettent notamment d'étudier les changements de comportement d'une application en fonction de la quantité de ressources allouées. Basées sur une modification du compor- tement du système d'exploitation, nous avons implémenté ces méthodes pour un système Linux et démontré leur utilité dans l'analyse de plusieurs applications parallèles. Du point de vue de la simulation, nous avons étudié le problème de la génération aléatoire de graphes orientés acycliques (DAG) pour la simulation d'algorithmes d'ordonnancement. Bien qu'un grand nombre d'algorithmes de génération existent dans ce domaine, la plupart des publications repose sur des implémen- tations ad-hoc et peu validées de ces derniers. Pour pallier ce problème, nous proposons un environnement de génération comprenant la majorité des méthodes rencontrées dans la littérature. Pour valider cet envi- ronnement, nous avons réalisé de grande campagnes d'analyses à l'aide de Grid'5000, notamment du point de vue des propriétés statistiques connues de certaines méthodes. Nous montrons aussi que la performance d'un algorithme est fortement influencée par la méthode de génération des entrées choisie, au point de ren- contrer des phénomènes d'inversion : un changement d'algorithme de génération inverse le résultat d'une comparaison entre deux ordonnanceurs.

La nouvelle génération d'expériences de physique produira une quantité de données sans précédent. Cette augmentation du flux de données cause des bouleversements techniques à tous les niveaux, comme le stockage des données, leur analyse, leur dissémination et leur préservation.Le projet CTA sera le plus grand observatoire d'astronomie gamma au sol à partir de 2021. Il produira plusieurs centaines de Péta-octets de données jusqu'en 2030 qui devront être analysées, stockée, compressées, et réanalysées tous les ans.Ce travail montre comment optimiser de telles analyses de physique avec les techniques de l'informatique hautes performances par le biais d'un générateur de format de données efficace, d'optimisation bas niveau de l'utilisation du pipeline CPU et de la vectorisation des algorithmes existants, un algorithme de compression rapide d'entiers et finalement une nouvelle analyse de données basée sur une méthode de comparaison d'image optimisée
The new generation research experiments will introduce huge data surge to a continuously increasing data production by current experiments. This increasing data rate causes upheavals at many levels, such as data storage, analysis, diffusion and conservation.The CTA project will become the utmost observatory of gamma astronomy on the ground from 2021. It will generate hundreds Peta-Bytes of data by 2030 and will have to be stored, compressed and analyzed each year.This work address the problems of data analysis optimization using high performance computing techniques via an efficient data format generator, very low level programming to optimize the CPU pipeline and vectorization of existing algorithms, introduces a fast compression algorithm for integers and finally exposes a new analysis algorithm based on efficient pictures comparison

Cette thèse aborde la résolution des problèmes d'interaction fluide-structure par un algorithme consistant en un couplage entre deux solveurs : un pour le fluide et un pour la structure. Pour assurer la cohérence entre les maillages fluide et structure, on considère également une discrétisation de chaque domaine par volumes finis. En raison des difficultés de décomposition du domaine en sous-domaines, nous considérons pour chaque environnement un algorithme parallèle de multi-splitting (ou multi-décomposition) qui correspond à une présentation unifiée des méthodes de sous-domaines avec ou sans recouvrement. Cette méthode combine plusieurs applications de points fixes contractantes et nous montrons que, sous des hypothèses appropriées, chaque application de points fixes est contractante dans des espaces de dimensions finies normés par des normes hilbertiennes et non-hilbertiennes. De plus, nous montrons qu'une telle étude est valable pour les résolutions parallèles synchrones et plus généralement asynchrones de grands systèmes linéaires apparaissant lors de la discrétisation des problèmes d'interaction fluide-structure et peut être étendue au cas où le déplacement de la structure est soumis à des contraintes. Par ailleurs, nous pouvons également considérer l’analyse de la convergence de ces méthodes de multi-splitting parallèles asynchrones par des techniques d’ordre partiel, lié au principe du maximum discret, aussi bien dans le cadre linéaire que dans celui obtenu lorsque les déplacements de la structure sont soumis à des contraintes. Nous réalisons des simulations parallèles pour divers cas test fluide-structure sur différents clusters, en considérant des communications bloquantes et non bloquantes. Dans ce dernier cas nous avons eu à résoudre une difficulté d'implémentation dans la mesure où une erreur irrécupérable survenait lors de l'exécution ; cette difficulté a été levée par introduction d’une méthode assurant la terminaison de toutes les communications non bloquantes avant la mise à jour du maillage. Les performances des simulations parallèles sont présentées et analysées. Enfin, nous appliquons la méthodologie présentée précédemment à divers contextes d'interaction fluide-structure de type industriel sur des maillages non structurés, ce qui constitue une difficulté supplémentaire.

Cette thèse présente une vision unifiée de plusieurs méthodes de décomposition de domaine : celles avec recouvrement, dites de Schwarz, et celles basées sur des compléments de Schur, dites de sous-structuration. Il est ainsi possible de changer de méthodes de manière abstraite et de construire différents préconditionneurs pour accélérer la résolution de grands systèmes linéaires creux par des méthodes itératives. On rencontre régulièrement ce type de systèmes dans des problèmes industriels ou scientifiques après discrétisation de modèles continus. Bien que de tels préconditionneurs exposent naturellement de bonnes propriétés de parallélisme sur les architectures distribuées, ils peuvent s’avérer être peu performants numériquement pour des décompositions complexes ou des problèmes physiques multi-échelles. On peut pallier ces défauts de robustesse en calculant de façon concurrente des problèmes locaux creux ou denses aux valeurs propres généralisées. D’aucuns peuvent alors identifier des modes qui perturbent la convergence des méthodes itératives sous-jacentes a priori. En utilisant ces modes, il est alors possible de définir des opérateurs de projection qui utilisent un problème dit grossier. L’utilisation de ces outils auxiliaires règle généralement les problèmes sus-cités, mais tend à diminuer les performances algorithmiques des préconditionneurs. Dans ce manuscrit, on montre en trois points quela nouvelle construction développée est performante : 1) grâce à des essais numériques à très grande échelle sur Curie—un supercalculateur européen, puis en le comparant à des solveurs de pointe 2) multi-grilles et 3) directs
This thesis introduces a unified framework for various domain decomposition methods:those with overlap, so-called Schwarz methods, and those based on Schur complements,so-called substructuring methods. It is then possible to switch with a high-level of abstractionbetween methods and to build different preconditioners to accelerate the iterativesolution of large sparse linear systems. Such systems are frequently encountered in industrialor scientific problems after discretization of continuous models. Even though thesepreconditioners naturally exhibit good parallelism properties on distributed architectures,they can prove inadequate numerical performance for complex decompositions or multiscalephysics. This lack of robustness may be alleviated by concurrently solving sparse ordense local generalized eigenvalue problems, thus identifying modes that hinder the convergenceof the underlying iterative methods a priori. Using these modes, it is then possibleto define projection operators based on what is usually referred to as a coarse solver. Theseauxiliary tools tend to solve the aforementioned issues, but typically decrease the parallelefficiency of the preconditioners. In this dissertation, it is shown in three points thatthe newly developed construction is efficient: 1) by performing large-scale numerical experimentson Curie—a European supercomputer, and by comparing it with state of the art2) multigrid and 3) direct solvers