Des exposés, et surtout des discussions entre jeunes chercheuses et jeunes chercheurs !
Quand ? Le lundi 29 et mardi 30 novembre 2021.
Où ? Au centre de recherche Inria Saclay Île-de-France
Bâtiment Alan Turing (Salle Gilles Kahn), 1 rue Honoré d'Estienne d'Orves, 91120 Palaiseau
(Arrêt Place Marguerite Perey des bus 91.06 ou 91.10)
L'objectif de cette rencontre est de créer ou renforcer les liens entre des jeunes chercheuses et jeunes chercheurs francophones qui ont développé ou participé au développement d'outils logiciels pour la recherche.
La reproductibilité joue un rôle essentiel dans la réussite d'un projet de bioinformatique. En effet, la reproductibilité permet de garantir la validité des résultats scientifiques et de simplifier la diffusion des projets. Lors de cette présentation, nous aborderons les principes de la reproductibilité et des clés pour la mettre en place lors d’un projet.
La simulation d'ondes électromagnétiques fait face à un phénomène de dispersion numérique lorsque la taille du domaine est très grande devant la longueur d'onde. Ceci a pour effet d'augmenter le coût mémoire des solveurs numériques pour simuler l'onde avec précision. GoTEM3 est un code informatique résolvant les équations de Maxwell grâce à une méthode de type Trefftz. Le problème peut être résolu dans un domaine structuré en trois dimensions, et ceci pour un coût mémoire nettement diminué face aux méthodes numériques classiques. L'objectif de cet exposé est d'une part, d'expliquer les enjeux d'un tel solveur et d'introduire les particularités mathématiques d'une méthode de Trefftz. D'autre part, les démarches algorithmiques mises en place pour optimiser le coût mémoire de la méthode seront mises en avant. Il s'agira notamment de développer les intérêts de l'utilisation d'un solveur itératif. Enfin, le conditionnement de la méthode, intervenant à la fois au sein du préconditionneur du solveur itératif mais aussi au sein du choix des fonctions de base, sera expliqué de manière théorique puis pratique. Quelques exemples numériques conclueront la présentation.
The KeOps library provides efficient support for matrices whose coefficients are given by a mathematical formula: distance or kernel matrices, point convolutions, non-uniform Fourier transforms, etc. It fully supports automatic differentiation with a transparent user interface in Python, Matlab and R. Under the hood, it leverages advanced C++/CUDA schemes to reach optimal run times in a wide range of settings. At a minimal development cost, KeOps speeds up many useful computations by one to four orders of magnitudes on GPUs and CPUs. The KeOps package has been downloaded more than 75,000 times, with a full documentation available online at www.kernel-operations.io.
In this talk, I will present the KeOps library, its main applications and the key lessons that we learned during our development process. This presentation will be of interest to researchers who would like to start working with GPUs and/or distribute advanced numerical software through a user-friendly Python package.
We present an open source C++ finite element library, called GmshFEM, and an open source C++ domain decomposition library, GmshDDM. They are both based on the application programming interface (API) of Gmsh to manage geometries, meshes, interpolation and integration, PETSc to solve sparse linear systems and Eigen to manage small dense elementary matrices. GmshFEM and GmshDDM are designed to gain the greatest benefits of modern multi-core CPUs by combining an efficient multithreaded parallelization with SIMD vectorization. During all development, particular attention was paid to data localities resulting in excellent performance on modern multicore chips.
Strongly inspired by the design of GetDP, they include a symbolic, high-level description of weak forms which allows to define the problem to solve (including boundary conditions, source terms, etc.) in a natural mathematical manner. GmshFEM and GmshDDM support all high-order elements provided by Gmsh, i.e. standard high-order “nodal” Lagrange elements as well as arbitrary high-order hierarchical H1 and H(curl) elements, on both straight-sided and curved meshes. Native support for complex-arithmetic makes it a perfect framework for high-order finite element simulations of time-harmonic acoustic, elastic and electromagnetic wave problems on massively parallel, distributed computer architectures.
Htool is a lightweight header-only C++11 library that provides an easy-to-use interface for distributed matrix compression via hierarchical matrices. Its goal is to provide minimal linear algebra and iterative linear solvers. In this talk, we will briefly introduce hierarchical matrices, and we will illustrate the parallel implementation provided by Htool. Finally, we will present the structure of the library, and the choices that have been made to facilitate interfacing Htool with other libraries like HPDDM and PETSc.
Générer un nombre important de simulations numériques peut s'avérer long et fastidieux. Hateno est un outil permettant d'automatiser cette tâche, que ce soit pour tester différents paramètres ou pour rechercher des valeurs optimales.
L'inscription (gratuite) est terminée !
Une question ? N'hésitez pas à nous contacter !