Portage Plateforme de Simulation Hpc Multiphysique sur Architecture Gpu H/F

SAFRAN; Magny-les-Hameaux; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise de haute technologie en Île-de-France recherche un stagiaire pour évaluer les performances de sa plateforme de simulation sur architectures GPU. Les candidats doivent être en dernière année d'ingénierie ou en Master de recherche, avec un intérêt pour le calcul haute performance et des connaissances en mécanique des fluides. Une expérience en Fortran et Python est souhaitée. Ce stage offre une opportunité d'intégrer un secteur innovant et d'apporter des contributions significatives.

Qualifications

• Formation en aéronautique, mécanique des fluides ou thermique.
• Connaissances souhaitées en informatique scientifique.
• Expérience ou intérêt pour le calcul sur GPU.

Responsabilités

• Évaluation des performances de YALES2 sur des architectures GPU.
• Portage de YALES2 sur GPU avec bibliothèques externes.
• Réalisation de benchmarks sur des cas tests.
• Analyse des résultats et identification des axes d'amélioration.

Connaissances

Intérêt pour le calcul haute performance

Connaissances en mécanique des fluides

Simulation numérique

Travail sur GPU

Formation

Élève en dernière année d'ingénieur ou Master de recherche

Outils

Fortran

Python

GNU-Linux/Unix

Description du poste

Les missions du poste

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.

Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME.

Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.

La conception et l'optimisation des technologies aéronautiques, qu'elles soient nouvelles ou existantes, nécessitent une compréhension approfondie du système physique. La mécanique des fluides numérique (CFD) occupe une place importante dans ce processus de conception. L'utilisation du calcul haute performance (HPC) est essentielle pour exploiter les codes CFD massivement parallèles comme outil de conception dans différents domaines. L'emploi des processeurs graphiques (GPU) dans les centres HPC modernes s'est largement répandu grâce à leurs capacités de traitement parallèle, tendance accentuée par la forte demande liée à l'intelligence artificielle. Il est donc indispensable que les ingénieurs adaptent les codes CFD aux architectures GPU actuelles afin d'exploiter pleinement leur potentiel de parallélisation.

Mission

L'objectif de ce stage est d'évaluer les performances de YALES2, une plateforme de simulation massivement parallèle développée en Fortran, sur des architectures GPU, notamment en analysant les gains liés à son portage via l'utilisation de bibliothèques spécialisées.

• Prise en main des outils numériques et réalisation d'une bibliographie sur le calcul GPU
• Portage de YALES2 sur GPU en utilisant des bibliothèques externes.
• Réalisation de benchmarks sur des cas tests simples pour évaluer les performances (par exemple la performance des solveurs linéaires)
• Analyse des résultats et identification des axes d'amélioration pour les simulations futures.

Le profil recherché

Formation : élève en dernière année de cursus d'ingénieur ou de Master de recherche en aéronautique, mécanique des fluides, thermique ou disciplines connexes.

Spécialités : un intérêt pour le calcul haute performance est attendu, ainsi que de bonnes connaissances en mécanique des fluides et en simulation numérique.

Outils : des notions d'informatique scientifique sont souhaitables, notamment en environnement Gnu-Linux/Unix, et en langages Fortran et Python. Une expérience ou un intérêt pour le calcul sur GPU constitue un plus.