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Le calcul haute performance au service de l’innovation
Simulation d'ondes de choc en dynamique des gaz avec adaptation de maillage et contrôle d'erreur utilisant une nouvelle approche LBM-MR (thèse de T. Bellotti (CMAP) - https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03158073)*.
Bien coordonné aux avancées en recherche dans le domaine mathématique, le calcul haute performance est un fort vecteur d’innovation. Il permet en outre de modéliser numériquement des expériences qui ne peuvent être réalisées en conditions réelles, de simuler et analyser des phénomènes complexes ou encore de réduire le nombre d’essais ou de prototypages coûteux. Pour répondre aux besoins des entreprises, et en particulier des ETI et PME, Marc Massot et son équipe proposent d’y recourir et développent une nouvelle génération d’algorithmes et de méthodes numériques.
Un cercle vertueux Recherche…
Initié en 2016, le projet HPC@Maths repose sur la construction d’un cercle vertueux recherche/formation/partenariats et implique à la fois les chercheurs, les étudiants de l’X et les entreprises. « Depuis le lancement de l’initiative en 2016, nous avons créé un pôle de recherche en lien étroit avec les entreprises et avons pu recruter des ingénieurs et des doctorants grâce à la générosité des donateurs. En parallèle et avec le soutien de la Direction de l’X, nous avons contribué à mettre en place des moyens de calcul mutualisés à travers la création d’une unité de service IDCS (Infrastructure, Données et Calcul Scientifique) à l’échelle de l’École et la création d’un mésocentre de calcul et de données à l’échelle de l’Institut Polytechnique de Paris. Ces structures, qui attirent d’ores et déjà de nouveaux partenaires, permettent de créer une véritable communauté autour des méthodes de calcul nouvelle génération », explique Marc Massot.
… Formation …
Dans le même temps, les avancées des recherches en matière de calcul haute performance ont été valorisées dans le cadre de programmes de formation initiale avec la mise en place progressive de cours dédiés à l’analyse numérique ou encore aux systèmes dynamiques. Dans ce cadre, les élèves bénéficient d’un enseignement innovant et interactif s’appuyant notamment sur l’écosystème de développement open source Jupyter qu’ils contribuent à enrichir. En pleine explosion dans des secteurs aussi diversifiés que la banque, le conseil, l’industrie ou la recherche, cet écosystème offre une nouvelle approche pédagogique et permet une diffusion des savoirs ainsi qu’une reproductibilité des travaux de recherche.
… Partenariats
Enfin, parce qu’elles sont les principales bénéficiaires du transfert des recherches menées par Marc Massot et son équipe, les entreprises sont étroitement associées au projet. « Depuis 2018, plusieurs recrutements d’ingénieurs de haut niveau ont ouvert la voie à une collaboration avec la société QuantStack, autour du développement de la librairie xtensor. Cette collaboration a donné lieu a des résultats très positifs et en 2020, QuantStack est devenu mécène de l’initiative HPC@Maths », indique Marc Massot. Ce mécénat doit notamment permettre de développer et de promouvoir de nouvelles méthodes numériques via des outils modernes à fort impact, et d’offrir un enseignement innovant et interactif en s’appuyant sur les outils du projet. D’un point de vue scientifique, il s’articule autour de 3 axes : « développement d’un logiciel d’algèbre linéaire moderne et d’une bibliothèque d’intégration d’ODE », « optimisation et paradigme parallèle pour la bibliothèque xtensor », « représentation de données ». En matière d’enseignement, cette collaboration permet en outre de proposer aux étudiants de découvrir et d’utiliser l’écosystème Jupyter dans le cadre de leur formation, mais aussi à l’occasion d’événements dédiés (« Journées Jupyter »). « Nous nous réjouissons de ce partenariat qui nous offre l’opportunité d’élaborer des outils de calcul scientifique encore plus performants qui bénéficieront à l’ensemble de la communauté : chercheurs, étudiants et entreprises », déclare Sylvain Corlay, fondateur de QuantStack.
* Cette simulation est issue du logiciel libre Samurai (https://github.com/hpc-maths/samurai) s'appuyant fortement sur le logiciel libre xtensor (https://github.com/xtensor-stack/xtensor) qui permet d'écrire facilement des méthodes numériques appliquées aux techniques d'adaptation de maillage évoluant en temps en s'appuyant sur des algorithmes de dernière génération. Ces premiers résultats du partenariat entre l'initiative HPC@Maths et la société QuantStack démontrent tout le potentiel de cette collaboration.