Post-doctorat - Optimisation d'algorithmes de transport Neutronique Monte-Carlo sur GPU - H/F

Beschreibung:

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Contrat

Post-doctorat

Intitulé de l'offre

Post-doctorat - Optimisation d'algorithmes de transport Neutronique Monte-Carlo sur GPU - H/F

Sujet de stage

La simulation par la méthode Monte Carlo est une approche de référence pour les calculs de transport de particules en neutronique. Elle repose sur la génération de trajectoires aléatoires représentant les déplacements des neutrons dans un milieu, permettant d'estimer différentes grandeurs physiques. Cependant, ces simulations peuvent être très rapidement coûteuses en temps de calcul en raison de la complexité de la modélisation et du grand nombre d'événements à simuler. C'est pourquoi, avec l'avènement des architectures GPU, des opportunités émergent pour accélérer ces simulations en exploitant leur capacité à effectuer des calculs massivement parallèles. Deux grandes classes d'algorithmes history-based et event-based sont couramment utilisées. L'implémentation efficace de ces deux paradigmes sur GPU constitue un défi scientifique et technique, notamment du fait des schémas d'accès mémoire divergents et de la nécessité d'un parallélisme fin.

Durée du contrat (en mois)

1 à 2 ans

Description de l'offre

Ce post-doctorat a pour objectif la conception, l'implémentation et l'optimisation des algorithmes de transport Monte-Carlo sur GPU à l'aide de Kokkos.
Faisant suite à une analyse des travaux traitant de l'accélération sur GPU pour les codes de Neutronique Monte-Carlo, le ou la post-doctorant(e) aura pour but de développer un prototype intégré à un code C++ existant en utilisant la librairie Kokkos pour paralléliser les tâches et les exécuter sur GPU. Pour cela, il ou elle réalisera les actions suivantes :
1. Conception de structures de données en C++ génériques et spécialisées, capables de supporter une allocation efficace, des accès mémoire optimisés, et une utilisation cohérente sur CPU et GPU en maintenant un code lisible, modulaire et extensible.
2. Implémentation sur GPU des algorithmes de transport Monte-Carlo, en veillant à la portabilité et à l'optimisation du code.
3. Intégration transparente (via pybind11) du code C++ avec l'écosystème Python 3 présent dans le code pour le pilotage haut niveau sans compromettre la performance en cœur de calcul.
4. Développement de benchmarks basés sur des cas représentatifs afin d'évaluer l'impact des choix d'implémentation sur GPU sur les résultats en les comparant à ceux obtenus par des méthodes classiques sur CPU et valider l'exactitude des simulations.
5. Analyse comparative approfondie pour les algorithmes de transport Monte-Carlo sur les différentes architectures CPU et GPU disponibles. L'objectif est d'identifier les goulots d'étranglement dans l'implémentation initiale en utilisant des outils de profilage et proposer des améliorations pour obtenir une accélération significative par rapport aux implémentations CPU classiques.

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.
Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.

Profil du candidat

Docteur(e) en informatique scientifique, physique computationnelle ou mathématiques appliquées avec une forte compétence en programmation C++ moderne, parallélisme GPU (CUDA/HIP/SYCL). La maîtrise de Kokkos et des outils d'analyse de performance sur GPU est un atout majeur. Une expérience dans la simulation Monte Carlo serait également appréciée.
C++ ; Python ; pybind11 ; Git ; Kokkos
Post-doctorat

Localisation du poste

Site

DAM Île-de-France

Localisation du poste

France, Ile-de-France