Calcul à haute performance et simulations stochastiques : Etude de la reproductibiité numérique sur architectures multicore et manycore

Overview & Synopsis

La reproductibilité des expériences numériques sur les systèmes de calcul à haute performance est parfois négligée. De plus, les méthodes numériques employées pour une parallélisation rigoureuse des simulations stochastiques sont souvent méconnues. En effet, les résultats obtenus pour une simulation stochastique utilisant des systèmes de calcul à hautes performances peuvent être différents d’une exécution à l’autre, et ce pour les mêmes paramètres et les même contextes d’exécution du fait de l’impact des nouvelles architectures, des accélérateurs, des compilateurs, des systèmes d’exploitation ou du changement de l’ordre d’exécution en parallèle des opérations en arithmétique flottantes au sein des micro-processeurs. En cas de non répétabilité des expériences numériques, comment mettre au point les applications ? Quel crédit peut-on apporter au logiciel parallèle ainsi développé ? Dans cette thèse, nous faisons une synthèse des causes de non-reproductibilité pour une simulation stochastique parallèle utilisant des systèmes de calcul à haute performance. Contrairement aux travaux habituels du parallélisme, nous ne nous consacrons pas à l’amélioration des performances, mais à l’obtention de résultats numériquement répétables d’une expérience à l’autre. Nous présentons la reproductibilité et ses apports dans la science numérique expérimentale. Nous proposons dans cette thèse quelques contributions, notamment : pour vérifier la reproductibilité et la portabilité des générateurs modernes de nombres pseudo-aléatoires ; pour détecter la corrélation entre flux parallèles issus de générateurs de nombres pseudo-aléatoires ; pour répéter et reproduire les résultats numériques de simulations stochastiques parallèles indépendantes.