Agence des Mathematiques en Interaction avecles Entreprises et la Societe(AMIES)Workshop Calcul Haute Performance

Georges-Henri Cottet, Christophe Prud’homme

E-Mail: georges-henri.cottet@agence-maths-entreprises.fr,christophe.prudhomme@agence-maths-entreprises.frWWW: http://www.agence-maths-entreprises.fr

LinkedIn: Club Mathematiques Entreprises

20/8/2012

Contexte - “Without mathematics it is like walking in the dark (Werner von

Siemens)”

Rapports

De nombreux rapports, (internationaux, europeens et nationaux)positionnent les mathematiques comme un element central de lafuture societe de la connaissances.

Initiatives

I Smith Institude/KTN, Fraunhofer Institutes, Matheon,MITACS...

I France:I National: AMIES, HPC-PME,...I Local: IRMIA, MaiMoSiNE, CeStatS, Centre Blaise Pascal,...

Les Mathematiques

Les outils mathematiques

En decrivant les objets et process du monde reel, lesmathematiques fournissent une approche unique pour

I etablir des relations de maniere quantitative

I decrire des systemes complexes

I analyser leur comportement,

I optimiser et controler leur sortie

Mathematiques et HPC

Les mathematiques numeriquesont obtenu durant ces dernieresdecennies des gains deperformances similaires a ceux dela loi de Moore (facteur 2 tousles 18 mois).

Defi & Opportunite!

Collaboration Math-Entreprises en France?

Constat

I Collaborations math-entreprises peu visibles

I Difficultes de communication (Langage)

I Echelles de temps differentes

I Mefiance

I Idees preconcues des difficultes et des problematiquesuniversitaires et industrielles

I Collaborations math-entreprises mal evaluees dans la carriereuniversitaire

I ...

Opportunites

I CNRS/INSMI et INRIA tres actifs pour les relationsmath-entreprises

I Societes savantes SMAI et SFDS tres actives

I ESF Forward Look et Rapport ANR

Agence des Mathematiques en

Interaction

avec les Entreprises et la Societe

AMIESUne Unite de service, labellisee “Laboratoire d’Excellence” en2011, tete d’un reseau irriguant toutes les disciplinesmathematiques dans tous les labos de maths

Objectif

Promouvoir et Fluidifier les transferts math-entreprise/societe,notamment vers les PME

Partenaires3 partenaires institutionnels: CNRS(porteur), INRIA et UdG.

Des actions regroupees dans 3 programmes: Formation,Stimulation de la recherche, Vitrine

Structuration de l’Agence

Structuration

I un bureau (directeur, facilitateurs, responsables programmesformation et stimulation)

I comite de pilotage : partenaires institutionnels +representants des societes savantes (SfdS, SMF, SMAI), fixentles orientations strategiques et les budgets

I conseil scientifique (forme d’academiques et industriels) pourevaluer les programmes d’AMIES et discuter ses orientationsscientifiques

Aspects contractuels

AMIES se situe en amont des engagements contractuels eventuels,qui doivent se faire selon les regles et accords en usage dans lesuniversites et organismes des chercheurs.

Reseau de facilitateurs

Mise en oeuvre7 correspondants regionaux etthematiques de l’agence pour lamise en oeuvre des programmes:

I mettent en relationindustriels et laboratoires /formations

I mettent en oeuvrelocalement les programmesd’AMIES

I connectent avec lescollectivites locales et leursportails vers les entreprises

I assurent la communicationagence - laboratoires

Programme: Stimulation de la Recherche I

Stimulation de la recherche:

I connecter entreprises et chercheurs/etudiants en maths

I soutenir et evaluer des projets exploratoires

Appel a projets

I mise en place des soutiens a projets exploratoires, auxquelspeuvent s’adosser des stages en entreprise

I Peps-1: initialiser une collaboration entre un laboratoire et uneentreprise. Le financement porte sur des depenses de missionset/ou petit equipement. L’aide maximale est de 10 keuros surun an.

I Peps-2: collaboration deja entamee, apporter un soutien plusimportant en moyens humains (poste-doc, ingenieur). UnPEPS 2 pourra evidemment faire suite a un PEPS 1.Engagement chiffre de l’entreprise (humain et/ou financier)

Un exemple de Projet Exploratoire Math-EntrepriseCollaboration entre l’IRMA (P.Helluy) et Axessim (PME) pour lasimulation numerique d’un generateur de rayon X.

Figure : Coloriage par le champs electriqueet champ d’electrons arraches a la surfacede la cathode.

I simuler les fluxd’electrons entre lacathode et l’anodelors d’uneradiographie medicalepar un generateur derayons X

I coupler une methoded’elementsfinis/methodeParticle-In-Cell (PIC)

I Projet PEPS (1 stage+ fonctionnement) etmaintenant 1 theseCIFRE

HPC-PME: GENCI, INRIA, OSEOObjectif : amener les PME a “ se poser la question de lasimulation numerique “ et leur demontrer le gain de competitiviteobtenu avec le HPC

I on est partenaire via l’INRIA (partenaire du labex) surHPC-PME et HPC est juste la partie emergee des besoins ensimulation des PME

I (avant) accompagnement par differentsacteurs(inria,genci,poles...) et (apres) mise en contact avecl’industrie du HPC

I l’INRIA nous propose de prendre en charge un programmeplus general ”simulation”

I ce que nous voyons dans ce programme :I la possibilite de connecter a des PME a partir de leurs besoins

de simulations, avec l’idee que ca peut aussi permettre deremonter en amont (modelisation, traitement de donnees)

I autour des logiciels (developpement, validation, certification,..), promouvoir des modeles d’interactionpme-laboratoires-centres de calcul

http://www.initiative-hpc-pme.org

Programme: Formation

Formation

I favoriser les contacts etudiants/entreprise (stages, CIFRE,doctorants-conseils ..),

I valoriser les formations de mathematiques dans l’entreprise

SEME

I study groups et modeling weeks (SEME) : apprentissage desmaths en entreprise sur des cas concrets

I SEME @ IHP/Paris du lundi 4 au vendredi 8 avril 2011I SEME @ UCB/Lyon du 28 novembre au 2 decembre 2011.I SEME @ Toulouse (juin 2012), @Paris (sept. 2012), @Nancy

(Jan. 2012), @Grenoble (juin 2013)

http://www.maths-entreprises.fr/

FEMOrganisation du Forum Emploi Mathematiques a Paris le 26 janvier2012. Liste de diffusion d’emploi hebdomadaire (≈ 1000 inscrits).

Un exemple de SEME

2 SEME ont ete organisees en 2011 (Paris@IHP et Lyon@UCB) surdes sujets tres varies.

Lyon: 28/11/2011-02/12/2012

I PicViz: Representation de donnees massives en grandedimension. trouver des structures dans des nuages de pointsen grande dim et etre capable de mapper ces points par dessurfaces/courbes.

I Oberthur: Crypto-Analyse. Classification de courbes deconsommation et amelioration d’AES en boite blanche

I Rio-Tinto Alcan: Analyse de donnees multi-variees.Determiner les parametres preponderants (causalites etconsequences) lors de crises demandant un remplacementmassif d’anode dans des cuves d’aluminium

I PEP(Centre technique de la plasturgie): modelisation etsimulation de l’injection de polymere dans un moule

Programme: Vitrine

Vitrine

I donner une visibilite nationale a l’interface math-industrie,

I repertorier les PME, laboratoires et formations de mathsusceptibles de tirer profit des actions d’AMIES

I agir comme interlocuteur des decideurs politiques et de lasociete (ministere,ANR, Europe, societes savantes ..)

Master Math-Entreprises

I Etat des lieux des master math par les societes savantes

I identification des master math-entreprises et affichage sur lesite de l’AMIES

Catalogue Competences

I Etablissement d’un catalogue de competence en direction desentreprises en utilisant par exemple l’experience deMaiMoSiNE

Programme: Vitrine

Soutien a ManifestationsAMIES soutient les manifestations presentant un voletmathematiques-entreprises par exemple sous la forme de

I atelier sur les collaborations mathematiques-entreprises

I conferences d’academique et industriels a l’interface

Exemples (site web AMIES):

I Workshop ”Nouvelles methodes stochastiques de previsionsindividuelles de courbes dans le domaine de l’energie” (@IHP5 avril 2012)

I Rencontre SMAI-Industrie ”Energies renouvelables” (@IHP 10avril 2012)

Programme: Vitrine

Rencontres INRIA

I En tant que partenaire AMIES, l’INRIA donne acces al’AMIES aux rencontres INRIA.

I Objectifs:I faire connaitre aux PME du domaine des resultats de la

recherche publique en sciences numeriques,I d’initier des discussions avec elles afin de developper des

collaborations.

I 8 mars @ Grenoble Rencontre INRIA-industrie sur “SciencesNumeriques et efficacite energetique “, finances(@Paris 3 avril)

I Prochaines rencontres: hpc/simulation (@Paris 2013),simulation en bio-medical (@Strasbourg Novembre),application web(debut 2013)

Programme: Vitrine

Cemracs 2012AMIES est partenaire du CEMRACS 2012 a Marseille et peut aider(financierement) pour des projets industriels

Methodes numeriques et algorithmes pourarchitectures hautes performances

http://smai.emath.fr/cemracs/cemracs12/

Workshop HPC

I le HPC pour quel type d’applications ?

I quels gains esperer pour quel investissement (en temps dedeveloppement, en hardware) ?

I quels types d’algorithmes ?

I quel partenariat envisager avec des laboratoires universitaireset entre entreprises partageant les memes besoins ?

I quel support institutionnel (INRIA, AMIES, poles decompetitivite ..) ?

http://smai.emath.fr/cemracs/cemracs12

Offre Autour de la Simulation et

du Logiciel Libre

Un constat sur le calcul scientifique et le libre

I Cout prohibitif des logiciels commerciaux pour un grandnombre de types d’utilisation (PME, monde educatif...)

I De nombreuses entreprises dont des grands groupes font lechoix strategique du logiciel libre en France et a l’etranger(e.g. EADS, EDF, AUDI, Mercedes, BMW...)

I La complexite croissante des problemes de simulation et dubesoin d’ouverture, de transparence et de reproductibilite etque le libre apporte des solutions dans chacun de cesdomaines.

I Le logiciel libre en calcul scientifique est tres present enmathematique (developpement et utilisation)

I Difficultes d’utilisateur des logiciels libres :I Heterogeneite des outilsI Absence de couche experte et de documentation

Besoin de developper une offre a l’interface math-entreprises ensimulation autour du logiciel libre

5 raisons pour lesquelles le logiciel libre va dominer dans lecalcul scientifique I

1. Open Science (Open Source+Open Data) dans differentsdomaines (e.g. medical, societal, ...)

I Ouverture, transparence, reproductibilite mais aussiI Innovation rapide, Comparaison juste des technologies, Source

de formation pour les nouvelles generations d’ingenieurs

2. La recherche de l’authenticite: les entreprises peuventtester les logiciels libres par leurs propres ingenieurs,developper leur propre expertise et eviter les blocages duesaux technologies proprietaires

3. Collaboration de haute qualite et agile autour dudeveloppement du logiciel grace a un processus dedeveloppement logiciel eprouve et des outils de developpementouverts

5 raisons pour lesquelles le logiciel libre va dominer dans lecalcul scientifique II

4. Scalabilite en termes de methodologies, technologies,donnees, ressources informatiques mais aussi en termes deprocessus de developpement. Le modele open source a montretoute sa force en terme de scalabilite a contrario des modelesfermes (bazaar versus cathedrale).

5. Business Model collaboratif et amical plutot que dessemi-monopoles avec des licences tres cheres (frequent encalcul scientifique) dont le cout est tres souvent associe aunombre de CPU utilises (licence par CPU)

Processus d’Interaction Math-Entreprise autour de laSimulation

InteractionMath-Entreprise

Identificationdu probleme

ModelisationSimulation

Quantificationd’Incertitude

Validation Optimisation

Besoins antagonistes

I Optimisation de processusindustriels

I Contraintes budgetaires etreglementaires

Collaboration etroite

I Mathematique en boitenoire de plus en plus difficile

I Exploitation correcte desoutils mathematiques

Entreprises  •   PME  •   Grands  groupes    

Laboratoires  

Centres  de  recherche  

Le  rôle  de  pivot  d’une  chaîne  logicielle  

Modalites d’une collaboration Math-Entreprise : ChainesLogicielles au coeur des collaborations Modelisation &Simulation

Offre Math-Entreprises Simulation

Offre Math-Entreprise

en Simulation

ChaineLogicielle

Libre

Post/Preprocessing

Simulation

Quantificationd’incertitudes

Optimization

ReseauExpertise

GroupeCalcul

Formation

Dissemination

Collaboration

Financements

HPC-PME

ANR

AMIES

Infrastructuresde Calcul HP

MesocentreEquip@Meso

Genci

Prace

Label

Un Label pour l’Expertise Logiciel Libre de Simulation

I Recherche: Expertise en developpement et utilisation delogiciels libre de simulation

I identifier les laboratoires/equipes developpant et utilisantactivement des logiciels libres

I conseilI collaboration

I reperer les docteurs et master qui sont experts sur ces logiciels

I Formation:I identifier les UFR et laboratoires formant a l’utilisation de ces

logiciels libres aussi bien en formation initiale qu’en continue

Deploiement

Deploiement des solutions

Deploiement des solutions par des machines virtuelles s’appuyantsur Debian/Ubuntu (meilleures distributions en termes de calculscientifique et plateforme de developpement)Un double interet:

I cout de portage de logiciel de calcul scientifique reduit auminimum

I deploiment de ces images virtuelles pour du cloud computing(HPC)

Quelques Logiciels Libres: Pre/Post Processing

Figure : Remerciements a C.Geuzaine (GMSH)

Pre-Post Processing

I OpenCascade/OCE (CAD)

I GMSH (et OneLab)(CAD+generation demaillage+postpro)

I Salome (pre/post pro +environnement d’execution)

I Paraview (visualisation)

I NetGen

I et beaucoup d’autres

Quelques Logiciels Libres: EDP

Remerciements EDF/CEA/Euriware (Salome)

Remerciements a V. Chabannes & M. Szopos

(Feel++)

Logiciels pour les EDP

I Freefem++ (langage pour MEF,generaliste, multiphysique)

I CodeAster (EDF, structure,thermomecanique)

I CodeSaturne (EDF, CFD)

I GetFem++ (generaliste)

I Feel++ (generaliste, multiphysique)

I Elmer (generaliste, multiphysique)

I Deal.II ( generaliste)

I Fenics (generaliste)

I GetDP (generaliste, electro-magnetisme)

I OpenFoam (CFD)

I et beaucoup d’autres

Quelques Logiciels Libres: Optimisation, Traitement desincertitudes

Logiciels pour l’optimisation

I Octave (via plugin pourcode externe)

I Scilab (via plugin pour codeexterne)

I Glpk

I NlOpt

Logiciels pour le traitement desincertitudes

I OpenTURNS(EDF,EADS,Phimeca)

I Dakota (Sandia)

Conclusion et Perspectives

I Mise en place d’une proposition d’offre autour de lasimulation numerique

I se basant sur la tendance lourde d’utilisation aux logiciels libresen calcul scientifique

I en terme de Recherche et Developpement mais aussiFormation et Dissemination

I Feedback des laboratoires ?

I Feedback des entreprises ?

I Rapprochement avec les Alliances ou Associations autour desLogiciels Libres ?

References I

ANR (2009).

Mathematiques et industrie.Reflexions engagees a l’ANR,http://maimosine.forge.imag.fr/lib/exe/fetch.php?media=maths-industrie.rtf.

Coquel, F. (2010).

Deux instruments a l’interface mathematiques-industrie : missions, objectifs et appels d’offre.Presentation INSMI, http://maimosine.forge.imag.fr/lib/exe/fetch.php?media=insmi_110310.pdf.

Maday, Y. (2009).

Enquete sur les mathematiques au coeur de l’innovation industrielle.Technical report, ARP.Compte rendu de l’ARP, http://maimosine.forge.imag.fr/lib/exe/fetch.php?media=arp.pdf.

Mathematics, F. L. O. and Industry (2011).

Website of the forward look on mathematics and industry.Technical report, EMF,ESF.http://www.ceremade.dauphine.fr/FLMI/FLMI-frames-index.html.

on Mathematics, F. L. and Industry (2011).

European success stories in industrial mathematics.Technical report, ESF.http://www.esf.org/index.php?id=6264.

on Mathematics in Industry, G. S. F. E. G. (2009).

Report on mechanisms for promoting mathematics-in-industry.Technical report, OCDE.http://www.oecd.org/dataoecd/47/1/41019441.pdf.

References II

SMAI (2009).

Mathematiques et industrie.Rapport interne, http://smai.emath.fr/spip.php?breve117&lang=fr.

FIN

Cycle Modelisation Simulation

Ana

lyse

Analyse

Imp

lem

ente

Execute

Corrige

Cycle ModelisationSimulation

Modelisation

Math. Appl.

Math. Num.

Info.

Validation

I Geophysics

I Astrophysics

I Weather forecast

I Global Change

I Plasma physics

I Aerodynamics

I Hydrodynamics

I MHD

I Rheology

I Materials processing

I Molten metals

I Finance

I Statistiques

I Analyse fonctionnelle

I Equations aux deriveespartielles

I Equations stochastiques, etc.

I Analyse numerique:Convergence, Erreurs

I Methodes d’approximation:discretisation espace/tempsFD, FE, FV, methodesspectrales, particule

I Algorithmes: complexite,precision

I Generation de maillage, CAO

I Solveurs Directs / iteratifs

I Architecture: vectorielle,parallele, scalaire, cluster.

I Systeme, Compilateurs.Librairies

I Management de donnees,Visualisation

I Parallelisation: MPI,OpenMP

I Optimisation,Parametrisation

I Interpretation desexperiences numeriques

I Comparaison avecl’experience

I Quantification d’incertitudes

I Correction des modeles