Ingénieur en calcul numérique et intensif
CDD · Ingénieur autre
· 18 mois
Bac+5 / Master
Inria · VILLEURBANNE (France)
Date de prise de poste : 1 septembre 2022
Mots-Clés
calcul numérique
calcul intensif
hpc
arithmétique
biologie
ODE
equation différentielle
precision mixte
Description
En biologie, la grande majorité des systèmes peut être modélisée sous la forme d’équations différentielles ordinaires (ODE). Modéliser plus finement des objets biologiques mène à augmenter le nombre d’équations. Simuler des systèmes toujours plus grands mène également à augmenter le nombre d’équations. Par conséquent, nous observons une explosion de la taille des systèmes d’ODE à résoudre. Un verrou majeur est la limitation des logiciels de résolutions numériques d’ODE (solveur ODE) à quelques milliers d’équations à cause de temps de calcul prohibitif. L’AEx ExODE s’attaque à ce verrou via 1) l’introduction de nouvelles méthodes numériques qui tireront parti de la précision mixte qui mélange plusieurs précisions de nombre flottant au sein d’un schéma de calcul, 2) l’adaptation de ces nouvelles méthodes pour des machines de calcul de prochaines générations qui sont fortement hiérarchiques et hétérogénes et composées d’un grand nombre de CPUs et GPUs. Depuis un an, une nouvelle approche du Deep Learning se propose de remplacer les Recurrent Neural Network (RNN) par des systèmes d’ODE. Les méthodes numériques et parallèles d’ExODE seront évalué et adapté dans ce cadre afin de permettre l’amélioration de la performance et de l’exactitude de ces nouvelles approches.
Offre publiée le 2 juin 2022, affichage jusqu'au 31 juillet 2022