Implantations hautes performances de la méthode de Boltzmann sur gaz réseau. Applications à l'aéraulique des bâtiments

Avec l'émergence des bâtiments à haute efficacité énergétique, il est devenu indispensable de pouvoir prédire de manière fiable le comportement énergétique des bâtiments. Or, à l'heure actuelle, la prise en compte des effets thermo-aérauliques dans les modèles se cantonne le plus souvent à l'utilisation d'approches simplifiées voire empiriques qui ne sauraient atteindre la précision requise. Le recours à la simulation numérique des écoulements semble donc incontournable, mais il est limité par un coût calculatoire généralement prohibitif. L'utilisation conjointe d'approches innovantes telle que la méthode de Boltzmann sur gaz réseau (LBM) et d'outils de calcul massivement parallèles comme les processeurs graphiques (GPU) pourrait permettre de s'affranchir de ces limites. Le présent travail de recherche s'attache à en explorer les potentialités. La méthode de Boltzmann sur gaz réseau, qui repose sur une forme discrétisée de l'équation de Boltzmann, est une approche explicite qui jouit de nombreuses qualités : précision, stabilité, prise en compte de géométries complexes, etc. Elle constitue donc une alternative intéressante à la résolution directe des équations de Navier-Stokes par une méthode numérique classique. De par ses caractéristiques algorithmiques, elle se révèle bien adaptée au calcul parallèle. L'utilisation de processeurs graphiques pour mener des calculs généralistes est de plus en plus répandue dans le domaine du calcul intensif. Ces processeurs à l'architecture massivement parallèle offrent des performances inégalées à ce jour pour un coût relativement modéré. Néanmoins, nombre de contraintes matérielles en rendent la programmation complexe et les gains en termes de performances dépendent fortement de la nature de l'algorithme considéré. Dans le cas de la LBM, les implantations GPU affichent couramment des performances supérieures de deux ordres de grandeur à celle d'une implantation CPU séquentielle faiblement optimisée. Le mémoire de thèse présenté est constitué d'un ensemble de neuf articles de revues internationales et d'actes de conférences internationales (le dernier étant en cours d'évaluation). Dans ces travaux sont abordés les problématiques liées tant à l'implantation mono-GPU de la LBM et à l'optimisation des accès en mémoire, qu'aux implantations multi-GPU et à la modélisation des communications inter-GPU et inter-nœuds. En complément, sont détaillées diverses extensions à la LBM indispensables pour envisager une utilisation en thermo-aéraulique des bâtiments. Les cas d'études utilisés pour la validation des codes permettent de juger du fort potentiel de cette approche en pratique.With the advent of low-energy buildings, the need for accurate building performance simulations has significantly increased. However, for the time being, the thermo-aeraulic effects are often taken into account through simplified or even empirical models, which fail to provide the expected accuracy. Resorting to computational fluid dynamics seems therefore unavoidable, but the required computational effort is in general prohibitive. The joint use of innovative approaches such as the lattice Boltzmann method (LBM) and massively parallel computing devices such as graphics processing units (GPUs) could help to overcome these limits. The present research work is devoted to explore the potential of such a strategy. The lattice Boltzmann method, which is based on a discretised version of the Boltzmann equation, is an explicit approach offering numerous attractive features: accuracy, stability, ability to handle complex geometries, etc. It is therefore an interesting alternative to the direct solving of the Navier-Stokes equations using classic numerical analysis. From an algorithmic standpoint, the LBM is well-suited for parallel implementations. The use of graphics processors to perform general purpose computations is increasingly widespread in high performance computing. These massively parallel circuits provide up to now unrivalled performance at a rather moderate cost. Yet, due to numerous hardware induced constraints, GPU programming is quite complex and the possible benefits in performance depend strongly on the algorithmic nature of the targeted application. For LBM, GPU implementations currently provide performance two orders of magnitude higher than a weakly optimised sequential CPU implementation. The present thesis consists of a collection of nine articles published in international journals and proceedings of international conferences (the last one being under review). These contributions address the issues related to single-GPU implementations of the LBM and the optimisation of memory accesses, as well as multi-GPU implementations and the modelling of inter-GPU and internode communication. In addition, we outline several extensions to the LBM, which appear essential to perform actual building thermo-aeraulic simulations. The test cases we used to validate our codes account for the strong potential of GPU LBM solvers in practice