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L’analyse in situ(1) est une nouvelle approche de post-traitement des données de simulation en temps réel, qui complète les méthodes traditionnelles utilisant des fichiers stockés sur disque, en accédant directement à la mémoire de la simulation numérique sans aucune copie mémoire. Elle permet un post-traitement efficace de données volumineuses lorsque l'écriture des données de sortie sur disque constitue le principal goulot d'étranglement en termes de performance.

Kitware développe la bibliothèque open source Catalyst 2 pour réaliser des analyses in situ de simulations numériques à grande échelle(2), utilisant principalement ParaView(3) et VTK(4). Les développements récents incluent aussi l’analyse in transit(5), où les données sont déplacées vers un autre ensemble de nœuds de calcul, et l’analyse hybride in situ/in transit de données à grande échelle(6).

Kitware est impliqué dans de nombreux projets liés au calcul exascale comme l’Exascale Computing Project aux États-Unis, le projet NumPEx en France et la machine exascale JUPITER en Allemagne, où les techniques in situ et in transit sont au cœur de nombreux projets.

Catalyst est très performant pour les simulations CPU à grande échelle dans les environnements de calcul haute performance (HPC). Cependant, de plus en plus de codes de simulation numérique modernes effectuent leurs principales opérations à l'aide d'unités de calcul graphique à usage général (GPGPU) pour un traitement plus rapide. Cela crée de nouveaux défis pour l'analyse in situ, car les données de simulation peuvent désormais être stockées dans la mémoire du GPU, ce qui nécessite un traitement différent et plus complexe des données.

Kitware travaille activement sur une version de Catalyst GPU, qui tente de gérer la mémoire vidéo GPU dans l'analyse et la visualisation in situ de Catalyst, sans déplacer les données vers la mémoire principale(7). Ces techniques s'appuient sur des bibliothèques tierces  prenant en charge des architectures matérielles hétérogènes telles que Viskores (anciennement VTK-m) ou ADIOS2(9).

L'objectif de ce stage est d'identifier les limites actuelles de Catalyst en matière de simulations numériques basées sur GPU, puis de rechercher et de développer de nouvelles techniques permettant de réaliser des analyses in situ efficaces grâce à Catalyst et aux traitements GPU. Ces techniques seront testées sur des simulations réelles basées sur GPU, idéalement en utilisant des ressources HPC pour des tests à grande échelle.

Ce stage d’une durée de 6 mois se déroulera dans les bureaux de Kitware à Villeurbanne. (France).

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-1 -  Childs, H.; Ahern, S.; Ahrens, J.; Bauer, A.; Bennett, J.; Bethel, E., et al. (2020). A terminology for in situ visualization and analysis systems. The International Journal of High Performance Computing Applications, 34(6), 676-691. Report #: ARTN 1094342020935991. http://dx.doi.org/10.1177/1094342020935991 

-2- Ayachit, U., Bauer Andrew C., Boeckel Ben, Geveci Berk, Moreland Kenneth, O`Leary Patrick, Osika Tom  (2021). Catalyst Revised: Rethinking the ParaView in Situ Analysis and Visualization API. In: Jagode, H., Anzt, H., Ltaief, H., Luszczek, P. (eds) High Performance Computing. ISC High Performance 2021. Lecture Notes in Computer Science(), vol 12761. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-90539-2_33

-3- Ahrens, James, Geveci, Berk, Law, Charles, ParaView: An End-User Tool for Large Data Visualization, Visualization Handbook, Elsevier, 2005, ISBN-13: 9780123875822

-4-  Schroeder, Will; Martin, Ken; Lorensen, Bill (2006), The Visualization Toolkit (4th ed.), Kitware, ISBN 978-1-930934-19-1

-5-  Mazen, F., Givord, L., Gueunet, C. (2023). Catalyst-ADIOS2: In Transit Analysis for Numerical Simulations Using Catalyst 2 API. In: Bienz, A., Weiland, M., Baboulin, M., Kruse, C. (eds) High Performance Computing. ISC High Performance 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 13999. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-40843-4_20 

-6- Mazen, F., Gombert, L., Givord, L., Gueunet, C. (2025). In Situ in Transit Hybrid Analysis with Catalyst-ADIOS2. In: Weiland, M., Neuwirth, S., Kruse, C., Weinzierl, T. (eds) High Performance Computing. ISC High Performance 2024 International Workshops. ISC High Performance 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 15058. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-73716-9_34 

-7-  https://www.kitware.com/catalyst2-gpu-resident-workflows/ 

-8-  K. Moreland et al., "VTK-m: Accelerating the Visualization Toolkit for Massively Threaded Architectures," in IEEE Computer Graphics and Applications, vol. 36, no. 3, pp. 48-58, May-June 2016, https://doi.org/10.1109/MCG.2016.48 

-9-  https://adios-io.org/ 

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