INRIA en collaboration avec IFP Energies Nouvelles, des laboratoires de recherche français de premier plan, recherche un étudiant en Master talentueux et motivé pour rejoindre leurs équipes pour un poste de doctorat. La simulation numérique jouant un rôle essentiel dans leurs recherches et leurs applications industrielles, optimiser les performances de leurs simulateurs parallèles est crucial. Les méthodes d'apprentissage profond (DL) ont montré un grand potentiel pour améliorer les méthodes numériques traditionnelles, et leur application dans le calcul haute performance (HPC) est en plein essor.
Présentation du projet : L'objectif de ce poste de doctorat est de développer une méthodologie pour coupler des applications massivement parallèles avec des moteurs d'inférence dans le contexte des machines Exascale. Le candidat retenu travaillera sur la conceptualisation et la conception d'un framework d'inférence de réseaux neuronaux profonds (DNN) spécifiquement adapté aux simulations massivement parallèles sur des architectures Exascale.
Responsabilités : Le candidat au doctorat, devra dans le cadre de ces travaux examiner les algorithmes DL de pointe et les techniques de calcul parallèle pour développer une compréhension de leur applicabilité dans le contexte des simulations Exascale. Il concevera un framework d'inférence DNN qui s'intègre parfaitement aux codes de simulation massivement parallèles développés dans des langages de bas niveau tels que C, C++. Il mettra en œuvre le framework proposé et optimisera ses performances pour exploiter efficacement les capacités des architectures Exascale. Il effectuera des tests et une validation rigoureux du framework en utilisant des scénarios de simulation réels pour garantir la fiabilité et la précision.
Supervision Académique : Bruno RAFFIN, bruno.raffin@inria.fr DataMove - INRIA Grenoble
Ecole Doctoral Ecole Doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information, InformatiqueSupervision IFPEN : Jean-Marc GRATIEN jean-marc.gratien@ifpen.fr et Raphael GAYNO raphael.gayno@ifpen.fr
Lieu INRIA, DataMove, Grenoble, France
Durée et date de début 3 ans, à partir de Septembre 2024Employeur INRIA
Pré-requis : Maîtrise en informatique, en ingénierie, en informatique scientifique, en science des données ou dans un domaine connexe. Solide expérience en calcul parallèle, HPC et Deep Learning. Maîtrise des langages de programmation tels que Python, C, C++ ou Fortran.
Contact : jean-marc.gratien@ifpen.fr, raphael.gayno@ifpen.fr et bruno.raffin@inria.fr
Dossier de candidature : un CV, lettre de motivation, Relevé de notes Master 1 et 2 et lettres de recommandation
