Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 (CRESTIC), Université de Reims Champagne-Ardenne (URCA), Université de Reims Champagne-Ardenne, Michaël Krajecki
المصدر:
Informatique [cs]. Université de Reims Champagne-Ardenne, 2019. Français
This thesis aims to demonstrate that algorithms and coding, in a high performance computing (HPC) context, can not be envisioned without taking into account the hardware at the core of supercomputers since those machines evolve dramatically over time. After setting a few definitions relating to scientific codes and parallelism, we show that the analysis of the different generations of supercomputer used at CEA over the past 30 years allows to exhibit a number of attention points and best practices toward code developers. Based on some experiments, we show how to aim at code performance suited to the usage of supercomputers, how to try to get portable performance and possibly extreme performance in the world of massive parallelism, potentially using GPUs. We explain that graphical post-processing software and hardware follow the same parallelism principles as large scientific codes, requiring to master a global view of the simulation chain. Last, we describe tendencies and constraints that will be forced on the new generations of exaflopic class supercomputers. These evolutions will, yet again, impact the development of the next generations of scientific codes.; Cette th`ese vise `a d ́emontrer que l’algorithmique et la programmation, dans un contexte de calcul haute performance (HPC), ne peuvent ˆetre envisag ́ees sans tenir compte de l’architecture mat ́erielle des supercalculateurs car cette derni`ere est r ́eguli`erement remise en cause. Apr`es avoir rappel ́e quelques d ́efinitions relatives aux codes et au parall ́elisme, nous montrons que l’analyse des diff ́erentes g ́en ́erations de supercalculateurs, pr ́esents au CEA lors de ces 30 derni`eres ann ́ees, permet de d ́egager des points de vigilances et des recommandations de bonnes pratiques en direction des d ́eveloppeurs de code. En se reposant sur plusieurs exp ́eriences, nous montrons comment viser une performance adapt ́ee aux supercalculateurs et comment essayer d’atteindre la performance portable voire la performance extrˆeme dans le monde du massivement parall`ele, incluant ou non l’usage de GPU. Nous expliquons que les logiciels et mat ́eriels d ́edi ́es au d ́epouillement graphique des r ́esultats de calcul suivent les mˆemes principes de parall ́elisme que pour les grands codes scientifiques, impliquant de devoir maˆıtriser une vue globale de la chaˆıne de simulation. Enfin, nous montrons quelles sont les tendances et contraintes qui vont s’imposer `a la conception des futurs supercalculateurs de classe exaflopique, impactant de fait le d ́eveloppement des prochaines g ́en ́erations de codes de calcul.
