Ingénieur de recherche, HPC et programmation GPU pour la bibliothèque CGAL

Inria; Valbonne; Remote; EUR 27,000 - 33,000; Full time

Benefits offered by this job

Restauration subventionnée

Transports remboursés

Télétravail possible

Formation professionnelle

Mutuelle

Job summary

Inria, centre Université Côte d’Azur, recherche un ingénieur de recherche pour développer des algorithmes parallèles en C++ et des variantes GPU pour CGAL, en collaboration avec TITANE et Geometry Factory.

Le poste s’inscrit dans un cadre de recherche appliquée visant le passage à l’échelle des composants CGAL sur CPU-GPU et plateformes hybrides, avec des ambitions d’impact scientifique et industriel et des conditions de travail attractives.

Qualifications

• Parallélisme distribué requis.
• Travail en équipe renforcé par collaboration inter-équipe.
• Intérêt pour CGAL et géométrie algorithmique.

Responsibilities

• Développer des algorithmes parallèles en C++ et variantes GPU.
• Participer à la collaboration TITANE et Geometry Factory.
• Partager régulièrement l'avancement des travaux.

Skills

Parallélisme distribué

Programmation GPU

C++ développement

Education

Thèse ou équivalent

Job description

Ingénieur de recherche, HPC et programmation GPU pour la bibliothèque CGAL

Niveau de diplôme exigé : Thèse ou équivalent

Fonction : Ingénieur scientifique contractuel

Niveau d'expérience souhaité : Jeune diplômé

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

L’Inria est l’Institut national de recherche en sciences du numérique, dont le centre Inria d’Université Côte d’Azur fait partie. Avec une forte expertise en informatique et mathématiques appliquées, les projets de recherche du centre Inria d’Université Côte d’Azur touchent toutes les dimensions des sciences et technologies du numérique, et génèrent de l’innovation. Implanté principalement à Sophia Antipolis, mais également à Nice ou Montpellier, il regroupe 47 équipes de recherche et neuf services d’appui. Il est présent dans les domaines de l’intelligence artificielle, la science des données, la sécurité des systèmes informatiques, la robotique, l’ingénierie de réseaux, la prévention des risques naturels, la transition écologique, la biologie numérique, les neurosciences computationnelles, les données de santé… Le Centre Inria d’Université Côte d’Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international.

Contexte et atouts du poste

Le projet s'inscrit dans le cadre d’un partenariat(projet ILAB CGALSCALE - Composants CGAL à toutes les échelles) entre l'équipe-projet Inria TITANE et la PME Geometry Factory.

L’objectif est de développer des variantes parallèles (mémoire distribuée) ou GPU de composants CGAL, pour le passage à toutes les échelles, à la fois pour le traitement de données massives et pour le fonctionnement sur des plateformes de faible puissance (architectures hybrides CPU-GPU).

Le projet repose sur deux éléments clés qui en justifient pleinement l'intérêt. D'un côté, les applications industrielles nécessitent le traitement de volumes toujours plus massifs de données géométriques. De l'autre, les architectures de calcul se diversifient pour répondre à des besoins variés : des systèmes embarqués et de faible puissance comme les robots et drones, jusqu'aux architectures distribuées telles que le cloud, les plateformes hybrides CPU-GPU ou les supercalculateurs. L'objectif est d'adapter les composants CGAL en développant des algorithmes innovants, capables de s'adapter à des environnements soumis à de fortes contraintes d'échelles à la fois au niveau des données et des puissances de calcul, tout en conservant leur fiabilité, basée sur le paradigme du calcul géométrique exact.
Le premier axe de recherche porte sur la gestion des grandes échelles. Il inclut le traitement optimisé des nuages de points 3D massifs, générés par exemple par des scanners LiDAR, à l’aide de structures de données multi-échelles et parcimonieuses, et d’algorithmes distribués et innovants. Ces recherches vont exploiter les GPU afin d’assurer des performances maximales. Cet axe inclut aussi la génération de maillages de taille illimitée, en développant des algorithmes adaptés aux architectures distribuées.
Le second axe de recherche porte sur la gestion des petites échelles, ciblant l’optimisation des plateformes basse puissance (embarquées ou temps-réel) via l’utilisation de calculs hybrides CPU-GPU et le paradigme novateur d’algorithme progressif. Un algorithme progressif vise à améliorer la précision ou la qualité des calculs, au cours du temps ou en fonction de l’énergie consommée. Ce principe progressif s’appliquera aux algorithmes d’analyse temps-réel de nuages de points 3D et aux remailleurs.
Ces axes de recherche aboutiront à des innovations concrètes, soit par l’ajout de nouveaux composants, soit par l’amélioration de composants existants. Grâce à son architecture modulaire, la bibliothèque CGAL, associée aux trois pistes méthodologiques de recherche (algorithmes distribués, calculs réalisés sur GPU, algorithmes progressifs), offrira la possibilité de concevoir un planning d’innovation précis et adaptable. Le tout s’inscrit dans une feuille de route ambitieuse, avec des premiers résultats attendus d’ici un à trois ans.

Mission confiée

Missions :La personne recrutée sera amenée à développer des algorithmes parallèles en version distribuée, et des variantes GPU.

Contexte:Créée en 1996 par un consortium européen, la bibliothèque C++ CGAL (Computational Geometry Algorithms Library) propose des composants logiciels pour le calcul sur des données géométriques en dimensions 2, 3 et supérieures. Ces composants incluent des algorithmes et des structures de données fiables, couvrant notamment : enveloppes convexes, triangulations, opérations Booléennes, calcul d'intersections, génération de maillages, traitement de nuages de points 3D. La PME GeometryFactory , créée en 2003,commercialise une centaine de ces composants pour des applications industrielles, avec un marché horizontal, c’est-à-dire transversal à plusieurs secteurs. Ces composants sont conçus pour être facilement intégrés dans des applications spécialisées. Ils permettent ainsi aux utilisateurs d'économiser du temps en évitant le redéveloppement d’algorithmes complexes, leur permettant de se concentrer sur des solutions spécifiques à leur domaine. En 2022, le projet open source CGAL a été récompensé par le prestigieux SoCG Test of Tim e Award .

Nouveaux défis et passage à l'échelle . Aujourd’hui, les composants de CGAL doivent évoluer pour répondre à des besoins variés en matière de passage à l'échelle : (1) Échelles supérieures : Adaptation pour des architectures distribuées (cloud, plateformes hybrides CPU-GPU, supercalculateurs), et (2) Échelles inférieures : Optimisation pour des architectures embarquées ou de faible puissance, nécessitant des algorithmes revisités en versions frugales, ou avec précision variable ou progressive.

Vers une approche énergétique efficace . Le passage à des solutions adaptées à toutes les échelles exige une refonte de paradigmes classiques. Au-delà des critères traditionnels (complexité calculatoire et mémoire), la consommation énergétique devient un enjeu central. L’objectif est de développer des algorithmes : (1) Plus efficaces sur le plan énergétique, (2) Capables de trouver un compromis entre précision et consommation énergétique. Ceci appelle à une recherche exploratoire et au développement de nouveaux paradigmes.

La littérature scientifique regorge de méthodes pour traiter des données géométriques massives. Parmi ces méthodes :

• Approches par streaming ou mémoire externe : elles permettent de fonctionner sur des infrastructures disposant de ressources limitées (mémoire et calcul). Cependant, elles nécessitent souvent des allers-retours répétitifs et coûteux en temps entre le disque dur et la mémoire [1, 2].
• Programmation parallèle : ce paradigme est essentiel pour réduire le temps d'exécution des algorithmes de triangulation et de maillage [8, 5]. La version distribuée de cette programmation est indispensable pour assurer une mise à l’échelle efficace [4, 6, 9, 10, 12].
• Structuration spatiale hiérarchique des données : elle est une solution clé pour comprimer des nuages de points 3D. Elle offre également des interfaces flexibles pour effectuer différentes requêtes [3]. Certaines techniques permettent désormais de réaliser une compression en temps réel sur GPU, principalement pour la visualisation de nuages de points massifs [14].

Cependant, l’état de l’art en matière de calcul géométrique sur des architectures hybride CPU-GPU ou à faible puissance ou mémoire reste limité. Quelques avancées notables incluent :

• Accélérations sur GPU pour les prédicats géométriques, avec des gains pouvant atteindre deux ordres de grandeur en vitesse [15]. Une difficulté est de préserver les garanties en réservant les calculs sur GPU à des opérations de filtrage conservatif.
• Arithmétiques à précision réduite ou mixte, souvent accompagnées d'accélérations matérielles.
• Approches progressives, qui ajustent la précision au fil du temps tout en optimisant le compromis entre performance et qualité [12, 13]. Au-delà de l’optimisation, un verrou scientifique est la répartition optimale des calculs entre GPU et CPU dans ce cadre.

[5] CGALmesh: a Generic Framework for Delaunay Mesh Generation. Clément Jamin, Pierre Alliez, Mariette Yvinec, Jean-Daniel Boissonnat. ACM Transactions on Mathematical Software 2015.

[6] Tile & Merge: Distributed Delaunay Triangulations for Cloud Computing. Laurent Caraffa, Pooran Memari, Murat Yirci, Mathieu Brédif. IEEE Big Data 2019.

[12] Progressive Geometric View Factors for Radiative Thermal Simulation. Vincent Vadez, François Brunetti, Pierre Alliez. 50th International Conference on Environmental Systems, 2020.

Collaboration :
La personne recrutée sera en lien avec trois chercheurs de l'équipe-projet TITANE : Pierre Alliez, Florent Lafarge et François Protais, et avec Mael Rouxel-Labbé et Andreas Fabri de Geometry Factory.

Responsabilités :
La personne recrutée a la charge de développer des algorithmes, en collaboration avec TITANE et Geometry Factory, et de partager régulièrement ses avancées.

Principales activités

Principales activés :

• Développement d'algorithmes parallèles en C++
• Développement d'algorithmes GPU

Activités complémentaires :

• Présentations aux partenaires

Compétences

Compétences techniques et niveau requis :

• Parallélisme distribué

Compétences relationnelles :

• Travail en équipe

Compétences additionnelles appréciées :

• Partage des compétences avec le reste de l'équipe
• 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
• Participation mutuelle (sous conditions)

Rémunération

A partir de 2692 € brut mensuel (selon diplôme et expérience)

• Thème/Domaine :Interaction et visualisation
  Ingénierie logicielle(BAP E)
• Date de prise de fonction souhaitée :2026-10-01
• Durée de contrat :1 an
• Date limite pour postuler :2026-11-15

Sécurité défense

Ce poste est susceptible d’être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST). L’autorisation d’accès à une zone est délivrée par le chef d’établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l’arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST. Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l’annulation du recrutement.

Politique de recrutement

Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.

Rigueur dans les développements et évaluations

Inria, l'institut national de recherche dans les sciences et technologies du numérique, est en appui de l’État pour les stratégies nationales de recherche et d’innovation du numérique en tant qu'Agence de programmes. Inria mène plus de 300 projets de recherche et d’innovation avec ses 3500 scientifiques, ingénieurs et personnels d’appui, en partenariat avec les universités et l’écosystème numérique (entreprises, entrepreneurs, acteurs publics). Ensemble, nous explorons des domaines clés comme l'intelligence artificielle, la cybersécurité, l’informatique quantique, le Cloud, la transformation numérique de la santé, les jumeaux numériques ou encore les technologies numériques pour la défense. Nous construisons des solutions concrètes telles que des logiciels, des startups technologiques, des partenariats avec les entreprises du tissu national et des formations de pointe. Notre objectif : l’impact scientifique, technologique et industriel au service de la souveraineté numérique de la France.