Opération au titre de l’année : 2017 et 2020
Titre : Machine spécifique GPU Tesla arithmétique optimisée
Site(s) : Inria–LORIA
Porteur(s) : Bruno Lévy (Inria Nancy, DR Inria) et Guillaume Caumon (Université de Lorraine, PR)
Financement : 15 k€ au titre 2017 et 15k€ au titre 2020
Contexte
Cette proposition se place dans le cadre d’une coopération de longue date (depuis l’an 2000) entre l’équipe ALICE de l’Inria Nancy / LORIA et le consortium RING/GOCAD (laboratoire géo-ressources). L’objectif applicatif est la mise au point de nouvelles méthodes de modélisation du sous-sol, qui intéressent les entreprises pétrolières, grandes utilisatrices de telles méthodes afin d’optimiser la production de pétrole. Le laboratoire géo-ressources héberge le consortium RING/GOCAD (http://www.ring-team.org/consortium), dirigé par Guillaume Caumon (Prof. UL, collaborateur extérieur d’ALICE), qui regroupe 12 entreprises pétrolières et 140 universités. La coopération avec l’équipe ALICE concerne la mise au point de nouvelles méthodes de génération de maillages optimisées pour les besoins spécifiques de l’exploration pétrolière. Cette coopération s’effectue sous la forme de thèses co-encadrées (2 en cours: Julien Renaudeau et Pierre Anquez, 2 soutenues l’année passée: Jeanne Pellerin et Arnaud Botella), et plus anciennement Luc Buatois. D’autre part, le consortium fonde ses développements logiciels sur la bibliothèque de fonctions GEOGRAM développée par ALICE, et enrichie par des fonctions “spécifiques métier” pour l’exploration pétrolière, regroupée dans la bibliothèque RINGMesh. Un accord avec l’Inria permet au consortium d’utiliser le logiciel Vorpaline, développé par ALICE dans le cadre des projets ERC GOODSHAPE (StG) et VORPALINE (PoC), dont deux licenses sont en cours d’acquisition cette année (par TOTAL et par Dassault Systems).
Objectifs Scientifiques et Résultats
Un mailleur hexaédrique-dominant pour l’exploration pétrolière
La simulation numérique permet de résoudre des équations physiques pour mieux comprendre des phénomènes complexes. Ses champs d’application vont de la prédiction météorologique à la simulation de résistance d’une pièce mécanique à des contraintes de pression, d’étirement, de température, etc. L’intérêt de ces simulations est généralement d’élaguer des hypothèses avant d’entreprendre des actions réelles coûteuses telles que la réalisation d’une pièce mécanique pour la soumettre à des tests, ou le forage de puits de pétrole. L’une des difficultés de ces simulations est de définir la représentation des fonctions (température, pression, vitesse, etc.) sur les objets étudiés. Elles sont habituellement définies par morceaux sur des éléments simples (tétraèdres, hexaèdres), qui forment des maillages. Ces maillages peuvent être générés automatiquement s’ils sont composés uniquement de tétraèdres. Malheureusement, certaines simulations sont bien mieux traitées avec des maillages hexaédraux qui, malgré plus de 30 années d’efforts par de nombreux laboratoires (dont le CEA et le Lawrence Livermore National Labs qui réalise les simulations numériques pour la NASA), ne peuvent toujours pas être générés automatiquement. Dans une dynamique entamée depuis 2010 (Voir figure ci-dessous), nous sommes très près d’une percée technologique ; nous sommes sur le point de savoir générer automatiquement des maillages à dominance hexaédrique. Il s’agit d’une relaxation du problème initial puisque l’on autorise le maillage à conserver quelques tétraèdres, mais cette reformulation a de nombreux avantages : elle permet d’agencer les hexaèdres en grilles déformées, elle offre de la robustesse au processus, et elle permet de conserver des détails géométriques qui ne participent pas à la forme
globale de l’objet.
Cette méthode est susceptible d’avoir un impact très important dans le domaine industriel, notamment dans le domaine des geosciences, qui a besoin de telles grilles pour simuler les phénomènes d’écoulement en vue de prédir et d’optimiser la production des puits de pétrole. La license du logicielle Vorpaline acquise par TOTAL contient nos résultat de 2010. Nous sommes à présent tout près de pouvoir proposer une solution indutrielle robuste comprenant nos résultats de 2016, qui augmentent la qualité du maillage généré. Ceci nécessite toutefois des recherches supplémentaires, afin de rentre les calculs plus efficaces: les principales phases de calcul, aussi bien notre algorithme de maillage que les simulations numérique utilisant ces maillages concernent la résolution de grands systèmes linéaire creux en double précision, notoirement difficiles à paralléliser sur GPU, du fait des accès mémoire
irréguliers
Calcul parallèle haute-performances pour l’exploration pétrolière
Afin de réaliser de manière efficace les calculs mis en jeu, nous avons commencé en 2006 l’étude d’algorithmes de calcul bien adaptés aux nouvelles architectures (processeurs multi-coeurs, Intel MIC, GPUs). Nous avons une bonne expérience de la mise au point d’algorithmes pour ces derniers, et avons ainsi produit en 2006 la première implantation d’un solveur creux général sur le GPU (le “Concurrent Number Cruncher”), qui a longtemps été cité par NVidia comme l’un des algorithmes de référence pour l’utilisation de leur plateforme Tesla
http://queue.acm.org/detail.cfm?id=1365500. Des progrès récents dans l’architecture de ces dernières nous laissent envisager un gain de performances très important. Nos premiers essais sur une carte graphique de type “Gamer” grand public (GTX 1080) nous permettent d’obtenir plus de 30 GFlop/s1 pour un grand système linéaire creux en double précision (sur ce matériel qui ne gère pas bien la double précision en natif). Nous pensons pouvoir dépasser les 500 GFlops en utilisant un matériel dédié qui supporte la double précision en natif.
Ces algorithmes pourront directement être testés dans un contexte industriel, grâce à la coopération avec le consortium RING/GOCAD.
Dans le contexte industriel très actif du consortium RING/Gocad, un premier impact direct sera un effet de communication important: des “records” en génération de maillages et en résolution numérique permettront d’augmenter encore plus la visibilité et la notoriété du consortium, ce qui aura un impact indirect sur les contrats de valorisation déjà en cours. A plus long terme, ces fonctionnalités pourront se traduire par des nouveaux logiciels, ou nouvelles fonctionnalités des logiciels existants déjà commercialisés. A terme, l’objectif serait de parvenir à générer suffisamment de “cash flow” par la vente des licenses pour créer un emploi ingénieur consortium en CDI, ou de créer une start-up si la taille du marché / les opportunités le permettent.
Aspect structurant de la coopération
Ce projet renforcerait significativement un projet de coopération déjà solidement ancré, en permettant une montée en puissance dans un secteur extrêmement compétitif, tout en exploitant une avance scientifique et technique importante
de l’équipe. L’acquisition d’un matériel spécifique, qui pourra être utilisé par les deux équipes, favorisera les échanges, tout en permettant de tester des algorithmes de simulation numérique des deux équipes.
Ressources
Les besoins en plateforme matérielle concernent l’acquisition d’une carte graphique optimisée pour le calcul en double précision, avec un bus mémoire performant, permettant d’optimiser les accès mémoire irréguliers mis en jeu dans la résolution de grand systèmes creux. La carte graphique NVidia Tesla P100 est équipé d’un GPU avec des unités de calcul en double précision, 32 fois plus rapide que les GPUs standards, et avec un bus mémoire permettant des taux de transfert jusqu’à 732 Giga octets par seconde.
- 2017: Achat carte graphique Tesla P100 et PC
- 2019: renouvellement de la carte graphique
Galerie
