CEA : POST-DOCTORAT - OPTIMISATION D’ALGORITHMES DE TRANSPORT NEUTRONIQUE MONTE-CARLO SUR GPU (H/F)

Poste
Thèse
Activités de l'entreprise
Nucléaire, Energie
Localisation
Bruyères-le-Châtel (91, Essonne)

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Présentation de la société : CEA

La Direction des Applications Militaires (DAM) du CEA, au cœur des enjeux de la dissuasion nucléaire Française, cherche ses futurs talents. Organisme inclusif, le CEA est handi-accueillant : nos emplois sont ouverts à toutes et tous. Associer les forces et les compétences de chacun pour atteindre nos objectifs est l'une de nos valeurs partagée par nos 4 600 salariés, répartis sur 5 centres. Les 1 800 salariés du centre de Bruyères-le-Châtel, en Ile de France relèvent les défis scientifiques et technologiques au service de notre Sécurité Nationale. Le centre conçoit les charges nucléaires des armes de la dissuasion, garantit leur sécurité et leur fiabilité en s'appuyant sur le programme simulation. Il met son expertise technique au service des activités dans la lutte contre la prolifération nucléaire, le terrorisme et les alertes en cas de séisme ou de tsunami. Il assure l'ingénierie des infrastructures complexes de la DAM, de leur conception à leur démantèlement. Il co-développe avec Atos les supercalculateurs au meilleur niveau mondial, dont sont issus ceux du Très Grand Centre de Calcul du CEA, qu'il exploite pour ses missions Défense et gère au profit de la recherche. Enfin, il exploite les installations nécessaires au maintien en condition opérationnelle et à la conception des chaufferies nucléaires embarquées sur les sous-marin et les porte-avions.
Venez-vous investir et relever des défis avec des moyens technologiques d'exception!

Missions

Ce post-doctorat a pour objectif la conception, l’implémentation et l’optimisation des algorithmes de transport Monte-Carlo sur GPU à l’aide de Kokkos.
Faisant suite à une analyse des travaux traitant de l’accélération sur GPU pour les codes de Neutronique Monte-Carlo, le ou la post-doctorant(e) aura pour but de développer un prototype intégré à un code C++ existant en utilisant la librairie Kokkos pour paralléliser les tâches et les exécuter sur GPU. Pour cela, il ou elle réalisera les actions suivantes :
1. Conception de structures de données en C++ génériques et spécialisées, capables de supporter une allocation efficace, des accès mémoire optimisés, et une utilisation cohérente sur CPU et GPU en maintenant un code lisible, modulaire et extensible.
2. Implémentation sur GPU des algorithmes de transport Monte-Carlo, en veillant à la portabilité et à l'optimisation du code.
3. Intégration transparente (via pybind11) du code C++ avec l’écosystème Python 3 présent dans le code pour le pilotage haut niveau sans compromettre la performance en cœur de calcul.
4. Développement de benchmarks basés sur des cas représentatifs afin d’évaluer l’impact des choix d’implémentation sur GPU sur les résultats en les comparant à ceux obtenus par des méthodes classiques sur CPU et valider l'exactitude des simulations.
5. Analyse comparative approfondie pour les algorithmes de transport Monte-Carlo sur les différentes architectures CPU et GPU disponibles. L’objectif est d’identifier les goulots d'étranglement dans l'implémentation initiale en utilisant des outils de profilage et proposer des améliorations pour obtenir une accélération significative par rapport aux implémentations CPU classiques.

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés.
Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.

Profil recherché

Docteur(e) en informatique scientifique, physique computationnelle ou mathématiques appliquées avec une forte compétence en programmation C++ moderne, parallélisme GPU (CUDA/HIP/SYCL) . La maîtrise de Kokkos et des outils d’analyse de performance sur GPU est un atout majeur. Une expérience dans la simulation Monte Carlo serait également appréciée.
C++ ; Python ; pybind11 ; Git ; Kokkos
Post-doctorat