Compression de données efficace pour les solveurs d'EDP haute performance : vers des simulations de dynamique des fluides efficientes dans des environnements à mémoire limitée
Langue Anglais
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Auteur : Flint, Clément
Date de soutenance : 02-10-2024

Directeur(s) de thèse : Genaud, Stéphane - Helluy, Philippe

Président : Hoarau, Yannick
Rapporteur(s) : Anzt, Hartwig - Grigori, Laura
Membre(s) du jury : Goncalves, Éric

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Calcul Haute Performance, Calcul Hétérogène, Calcul sur GPU, Calculs de Stencil, Compression, Lattice-Boltzmann, Mécanique des Fluides Numérique, Optimisation, Ordonnancement, Parallélisation, PaRSEC, Runtimes à base de Tâches, Simulation Numérique, StarPU, Traitement du Signal, Transformée en Ondelettes Discrète
Mots-clés :
  • Données -- Compression (informatique)
  • Calcul intensif (informatique)
Résumé : Cette thèse se concentre sur l'optimisation des simulations de fluides dans des environnements à mémoire limitée via des ondelettes pour compresser les données, réduisant les besoins en mémoire tout en préservant la précision. Des ondelettes biorthogonales spécifiques assurent la conservation de la masse et un filtrage polynomial. Nous avons intégré ces méthodes dans les flux de travail des simulations, développant des stratégies pour les processeurs graphiques et ajustant les taux de compression selon les besoins en mémoire. Les résultats montrent une réduction significative de l'empreinte mémoire pour un coût de calcul faible. Des améliorations potentielles sont encore possible, ouvrant la voie à l’intégration dans des applications industrielles et de recherche en mécanique des fluides.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAD029
Type de ressource : Thèse