Les ressources de calcul

Dans le cadre du Contrat de Plan Etat-Région, le CRIHAN est en charge de la plate-forme technique du Pôle de Modélisation Numérique. Depuis fin 2005, la machine la plus puissante du centre de ressources est un supercalculateur IBM, d'une puissance crête de plus de 1,1TFlops (1,1 millions de millions d'opérations flottantes par seconde). La vocation de cet ordinateur est de réaliser des simulations numériques de grandes tailles qui ne peuvent pas être traitées sur les équipements habituels des laboratoires ou des entreprises.

Les laboratoires de recherche publics ou privés disposent d'accès à ce supercalculateur pour permettre à leurs ingénieurs et chercheurs de réaliser leurs travaux.

Le CRIHAN fait régulièrement évoluer ses moyens de calcul de manière à disposer d'une puissance de calcul correspondant aux besoins de ses utilisateurs.

Les supercalculateurs du Pôle de Modélisation Numérique

La machine la plus récente du pôle de modélisation est un cluster IBM p575 comprenant 22 noeuds octoprocesseurs (Power5 cadencés à 1,9Ghz) dont 16 interconnectés par un réseau rapide à très faible latence. La puissance crête de ce cluster est de plus de 1,1TFlops. La solution de calcul est complétée par une unité de stockage des données sur disque d'une capacité d'environ 20To.

En 2008, un des deux nœuds p690 Turbo, installés en 2002 est encore utilisé. Il est composé de 32 processeurs Power4 cadencés à 1,3 Ghz et 32 Gigaoctets de mémoire, ce qui représente une puissance crête globale d'environ 165 GigaFlops. Cette machine apporte un complément intéressant pour les applications nécessitant beaucoup de mémoire.

Les services

Les utilisateurs disposent d'espaces de travail sur les supercalculateurs pour la réalisation de leurs simulations. Chacun, dans le cadre du projet d'étude numérique qui le concerne, dispose d'un compte qui représente son environnement de travail (ses droits d'accés, son quota en heures de calcul, son espace disque alloué, les logiciels accessibles) dans lequel il met en œuvre ses simulations numériques.

Assistance

Un service d'assistance scientifique est proposé au CRIHAN pour que chacun puisse optimiser l'utilisation des ressources de calcul (prise en compte de l'architecture du supercalculateur, des modalités de stockage, accessibilité des logiciels). Cette assistance répond aux problèmes que les utilisateurs peuvent rencontrer avec leurs applications (déboguage, compilation, parallélisation, performances). Elle peut aussi répondre à des besoins spécifiques, pour adapter l'environnement de travail, installer de nouveaux logiciels, etc.

Optimisation de codes

Dans certains cas, les besoins exprimés, aussi bien par les entreprises que par les laboratoires publics, concernent directement l'optimisation des codes de calcul soumis à la machine : le service d'assistance scientifique peut alors proposer une aide directe, en conseil voire en développement sur ces codes. Cela peut être la prise en charge de la parallélisation et de l'optimisation d'un code, depuis la conception d'un algorithme parallèle jusqu'à sa validation.

Formations

Des formations théoriques et pratiques sont régulièrement proposées sur l'environnement des supercalculateurs et sur les techniques de programmation : elles permettent aux utilisteurs de se familiariser avec les ressources du CRIHAN. Des formations plus spécifiquement liées au domaine de l'optimisation et de la parallélisation des codes de calcul sont également organisées.

Le calcul numérique intensif

Il est possible de modéliser des phénomènes d'une complexité grandissante et de simuler le comportement de prototypes sans avoir à les construire. Les domaines d'application des techniques de simulation sont très nombreux, allant de la biochimie moléculaire à l'aéronautique en passant par la météorologie. Pour les laboratoires, la modélisation permet de simuler certains phénomènes et ainsi éviter des expérimentations réelles coûteuses. Pour une entreprise, utiliser des ordinateurs scientifiques permet de gagner du temps dans les phases de modélisation et donc d'optimiser les coûts. Dans de nombreux cas, la modélisation numérique est devenue un outil incontournable.

La figure ci-dessous illustre l'écoulement de l'eau de mer autour de la carène d'un voilier de compétition. Grâce aux simulations numériques, la durée de la phase de conception est fortement réduite.

Lorsqu'il s'agit de problèmes complexes nécessitant des mois de calcul, ou si le temps de restitution représente une contrainte forte, il devient alors nécessaire de partager la masse de calcul entre plusieurs processeurs pour diminuer le temps de restitution. On utilise pour cela des calculateurs parallèles, c'est-à-dire des machines dotées de plusieurs processeurs. Des techniques logicielles existent pour aider à la distribution du travail et la gestion de l'ensemble.

Un supercalculateur est un ordinateur doté de ressources (en processeurs, en mémoire et en disques durs) qui dépasse de plusieurs ordres de grandeur les capacités du PC familial. De grands constructeurs informatiques (Cray, HP, IBM, Fujitsu, NEQ, SGI, SUN, etc.) se sont spécialisés dans la conception de tels calculateurs. Les composants employés sont très performants mais de coût de développement élevé. Il existe également depuis quelques années des calculateurs, appelés clusters, qui sont constitués de plusieurs nœuds de calcul interconnectés par un réseau rapide. Certains clusters peuvent même être constitués par des composants relativement bon marché, comme des PC reliés entre-eux par un simple réseau Ethernet.

Adapter les programmes de calcul : la parallélisation

Les simulations numériques permettent de modéliser des phénomènes de plus en plus complexes qui nécessitent des milliards d'opérations, ce qui représente des semaines voire des mois de calcul sur un processeur avec parfois des contraintes fortes sur le temps de restitution (par exemple les prévisions météo).

Une technique pour diminuer le temps de restitution de l'application s'appelle la parallélisation. Elle consiste à partager le travail entre plusieurs processeurs (de deux à plusieurs milliers, en fonction de leur puissance). On peut ainsi abaisser le temps de restitution à quelques heures ou à quelques jours.

Un autre avantage de la parallélisation réside dans la taille des problèmes pouvant être traités. Pour un même temps de restitution, la parallélisation permet de résoudre des problèmes plus gros en morcelant l'application sur plusieurs processeurs, voire sur plusieurs groupes de processeurs (nœuds de calcul). Dans certains cas extrêmes, plusieurs ordinateurs peuvent même être utilisés simultanément (metacomputing ou grille de calcul).

Il existe différentes techniques de parallélisation (parallélisme de données, parallélisme par échanges de messages), et certaines ne peuvent être mises en œuvre que sur une architecture spécifique.

A titre d'illustration, la figure ci-dessous donne une idée des ressources nécessaires pour résoudre des problèmes auxquels sont confrontés les ingénieurs, les chercheurs, ainsi que l'année où ces simulations ont commencé à être réalisées.