Simulations massives de Dynamique des Dislocations : fiabilité et performances sur architectures parallèles et distribuées.

par Arnaud Durocher

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Olivier Coulaud et de Laurent Dupuy.

Le président du jury était Denis Barthou.

Le jury était composé de Marc Blétry.

Les rapporteurs étaient Marc Fivel, Jean-François Méhaut.


  • Résumé

    La Dynamique des Dislocations modélise le comportement de défauts linéiques - les dislocations - présents dans la structure des matériaux cristallins. Il s'agit d'un maillon essentiel de la modélisation multi-échelles des matériaux utilisé par exemple dans l’industrie du nucléaire pour caractériser le comportement mécanique et le vieillissement des matériaux sous irradiation. La capacité des dislocations à se multiplier, s’annihiler et interagir pose de nombreux défis informatiques, notamment sur la manière de stocker et traiter de manière efficace les données de la simulation. L'objectif de cette thèse est de répondre à ces défis que posent les simulations massives de Dynamique des Dislocations dans un environnement parallèle et distribué au travers du logiciel Optidis. Dans cette thèse, je propose des améliorations au simulateur Optidis afin de permettre des simulations plus complexes en utilisant la puissance des super-calculateurs. Mes contributions sont axées sur l'amélioration de la fiabilité et de la performance d'Optidis. La mise en place d'une nouvelle interface d'accès aux données a permis de dissocier l'implémentation des algorithmes de l'optimisation des performances. Cette structure de données permet de meilleures performances tout en améliorant la maintenabilité du code, même lorsque les données sont distribuées. Un nouvel algorithme de gestion des collisions entre dislocations et de formation des jonctions fiable et performant a été mis en place. Des techniques de détection de collision empruntées aux application en temps réel et à la dynamique moléculaire sont utilisées pour accélérer le calcul. S’appuyant sur l’utilisation de la nouvelle structure de données et un traitement des collisions plus élaboré, il permet une gestion de collisions fiable et autorise l'utilisation de pas de temps plus grands. La précision du résultat a été étudiée en se comparant au code NUMODIS, et la performance d'Optidis a été mesurée sur des simulations massives contenant plusieurs millions de segments de dislocations en utilisant plusieurs centaines de cœurs de calcul, démontrant que de telles simulations sont réalisables en un temps raisonnable.

  • Titre traduit

    Large scale Dislocation Dynamics simulations : performance and reliability on parallel and distributed architectures.


  • Résumé

    Dislocation dynamics simulations investigate the behavior of linear defects, called dislocations, in crystalline materials. It is an essential part multiscale modelling of the materials, used for instance in the nuclear industry to characterize the behavior and aging of materials under irradiation. The ability of dislocations to multiply, annihilate and interact presents many challenges, for instance in terms of storage and access to data. This thesis addresses some challenges of dislocation dynamics simulation on parallel and distributed computers. In this thesis, I improve the Optidis simulator to open the way to more complex simulations. My contributions focuses mainly on improving the reliability and performance of Optidis. A new interface to access simulation data is proposed to dissociate its implementation form the physical algorithms. This data structure allows better performance as well as better code maintainability, even with distributed data. A new fast and reliable collision detection and handling algorithm has been implemented. Collision detection techniques from the robotics and 3D animation industries are used to speedup the detection process. With the use of the new data structure and a more reliable design, this algorithm enables more precise collision handling and the use of a larger simulation timestep. The precision of the results have been measured by comparing Optidis to Numodis. The performance of the code has been studied on larger scale simulations with millions of segments and hundreds of CPU cores, demonstrating that such simulations can now be achieved.


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