Mise en oeuvre d'algorithmes de factorisation de matrices scalables pour plates-formes exascale
Inria
il y a 5 jours
Date de publicationil y a 5 jours
S/O
Niveau d'expérienceS/O
Temps pleinType de contrat
Temps pleinGestion de projet / produitCatégorie d'emploi
Gestion de projet / produitA propos du centre ou de la direction fonctionnelle
Le centre Inria de l'université de Bordeaux est un des neuf centres d'Inria en France et compte une vingtaine d'équipes de recherche. Le centre Inria est un acteur majeur et reconnu dans le domaine des sciences numériques. Il est au cœur d'un riche écosystème de R&D et d'innovation : PME fortement innovantes, grands groupes industriels, pôles de compétitivité, acteurs de la recherche et de l'enseignement supérieur, laboratoires d'excellence, institut de recherche technologique...
Contexte et atouts du poste
Le travail de ce contrat pré-thèse se déroule dans le contexte du projet ExaSoft (PEPR NumPEx). Il s'agit de considérer le passage à l'échelle de méthode numériques sur plates-formes de calcul Exaflopique. Les travaux se situeront à la lisière entre les bibliothèques numériques haute performance et les supports d'exécutions qu'elles utilisent et se focaliseront sur l'expression des algorithmes. Enfin les travaux seront faits en collaboration avec E. Agullo (EPI Concace), S. Thibault (EPI Storm) et Alfredo Buttari (IRIT).
Mission confiée
Principales activités
Le travail concerne le développement d'algorithmes scalables et numériquement
robustes pour la factorisation de matrices denses. Cela impliquera une étude
approfondie des techniques de pivotage existantes, afin de sélectionner un
sous-ensemble pertinent et de les reformuler sous forme de tâches. Ces
développements s'appuieront sur le support d'exécution StarPU,
qui offre des fonctionnalités avancées telles que le partitionnement des données,
les communications implicites, la gestion des tâches sur des architectures
hétérogènes CPU/GPU, ainsi que des tâches récursives. En cas de besoin spécifique,
nous collaborerons étroitement avec l'équipe StarPU pour étendre ces fonctionnalités.
L'objectif final est de produire un code performant et extensible sur un supercalculateur
hétérogène moderne, en tirant parti des dernières avancées algorithmiques et en support
d'exécution. Ce développement sera, à terme, intégré à un code numérique de pointe (typiquement une des bibliothèques ciblées par NumPEx, telle que la bibliothèque Chameleon) dans le cadre du projet NumPEx.
Compétences
Compétences techniques et niveau requis :
Langues :
Compétences relationnelles :
Compétences additionnelles appréciées :
Avantages
Rémunération
La rémunération sera à hauteur de 2100€ brut par mois.
Le centre Inria de l'université de Bordeaux est un des neuf centres d'Inria en France et compte une vingtaine d'équipes de recherche. Le centre Inria est un acteur majeur et reconnu dans le domaine des sciences numériques. Il est au cœur d'un riche écosystème de R&D et d'innovation : PME fortement innovantes, grands groupes industriels, pôles de compétitivité, acteurs de la recherche et de l'enseignement supérieur, laboratoires d'excellence, institut de recherche technologique...
Contexte et atouts du poste
Le travail de ce contrat pré-thèse se déroule dans le contexte du projet ExaSoft (PEPR NumPEx). Il s'agit de considérer le passage à l'échelle de méthode numériques sur plates-formes de calcul Exaflopique. Les travaux se situeront à la lisière entre les bibliothèques numériques haute performance et les supports d'exécutions qu'elles utilisent et se focaliseront sur l'expression des algorithmes. Enfin les travaux seront faits en collaboration avec E. Agullo (EPI Concace), S. Thibault (EPI Storm) et Alfredo Buttari (IRIT).
Mission confiée
- Étudier les différentes approches pour le pivotage numérique.
- Définir l'extension de modèles de programmation existants pour mettre en oeuvre les stratégies de pivotage.
- Mettre en oeuvre les modèles proposés.
Principales activités
Le travail concerne le développement d'algorithmes scalables et numériquement
robustes pour la factorisation de matrices denses. Cela impliquera une étude
approfondie des techniques de pivotage existantes, afin de sélectionner un
sous-ensemble pertinent et de les reformuler sous forme de tâches. Ces
développements s'appuieront sur le support d'exécution StarPU,
qui offre des fonctionnalités avancées telles que le partitionnement des données,
les communications implicites, la gestion des tâches sur des architectures
hétérogènes CPU/GPU, ainsi que des tâches récursives. En cas de besoin spécifique,
nous collaborerons étroitement avec l'équipe StarPU pour étendre ces fonctionnalités.
L'objectif final est de produire un code performant et extensible sur un supercalculateur
hétérogène moderne, en tirant parti des dernières avancées algorithmiques et en support
d'exécution. Ce développement sera, à terme, intégré à un code numérique de pointe (typiquement une des bibliothèques ciblées par NumPEx, telle que la bibliothèque Chameleon) dans le cadre du projet NumPEx.
Compétences
Compétences techniques et niveau requis :
- Bases en programmation C/C++/Fortran
- Environnements de programmation parallèle MPI/OpenMP/Cuda
Langues :
- Français
- Anglais
Compétences relationnelles :
- Aimer travailler en équipe
Compétences additionnelles appréciées :
Avantages
- Restauration subventionnée
- Transports publics remboursés partiellement
- Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
- Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
- Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
- Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
- Accès à la formation professionnelle
- Sécurité sociale
Rémunération
La rémunération sera à hauteur de 2100€ brut par mois.
RÉSUMÉ DE L' OFFRE
Mise en oeuvre d'algorithmes de factorisation de matrices scalables pour plates-formes exascaleInria
Talence
il y a 5 jours
S/O
Temps plein