Parallelisation of physical simulations using Boltzmann method multiphase and multicomponent with the aim of manuring GNL on ground

Cette thèse a pour but de définir et de développer des solutions informatiques de manière à permettre la mise en place de simulations physiques sur des domaines de simulation très grands tels qu'un site industriel comme le terminal méthanier de Dunkerque. Le modèle d'écoulement mis en place est basé sur la méthode de Boltzmann sur réseau et permet de gérer de nombreux cas de simulation. Différentes architectures de calculs sont étudiées dans ce travail de thèse. L'utilisation du processeur central ainsi que de processeurs graphiques pour la parallélisation des calculs est abordée. Des solutions sont mises en place de manière à obtenir une parallélisation efficace du modèle de calcul sur plusieurs GPUS pouvant calculer en parallèle. Une approche de maillage progressif du maillage de simulation est également abordée pour gérer dynamiquement la quantité de mémoire nécessaire pour simuler en fonction des besoins de la simulation et de sa progression. Son intégration sur une architecture de calcul composée de plusieurs processeurs graphiques est également mise en avant. Finalement, une solution de type "Out-of-core" a été mise en place pour traiter des cas où la mémoire liée aux processeurs graphiques est insuffisante pour simuler. En effet, les processeurs graphiques disposent généralement d'une quantité de mémoire nettement inférieure à celle de la RAM du processeur central. La mise en place d'un système d'échange efficace entre les processeurs graphiques et la RAM est donc essentielle.This thesis has for goal to define and develop solutions in order to achieve physical simulations on large simulation domains such as industrial sites (Dunkerque LNG Terminal). The simulation model is based on the lattice Boltzmann method (LBM) and allows to treat several simulation cases. The use of several computing architectures are studied in this work. The use of a multicore central processing unit (CPU) and also several graphics processing units (GPUS) is considered. An efficient parllelization of the simulation model is obtained by the use of several GPUS able to calculate in parallel. A progressive mesh algorithm is also defined in order to automatically mesh the simulation domain according to fluids propagation. Its integration on a multi-GPU architecture is studied. Finally, an "out-of-core" method is introduced in order to handle cases that require more memory than all GPUS have. Indeed, GPU memory is generally significantly inferior to the CPU memory. The definition of an exchange system between GPUS and the CPU is therefore essential