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Fixed-term contract: Research Engineer position in High Performance Computing (ERC ATMO project)

Contexte & Rôle :

Le candidat retenu coordonnera et contribuera au développement de logiciels d’application liés au projet ERC ATMO. L’objectif est de produire et d’utiliser des outils de simulation haut de gamme conçus pour la prochaine génération des plus grands supercalculateurs (GPU, Xeon Phis, etc.) pour l’étude des dynamos convectives dans les étoiles, les naines brunes et les exoplanètes. Il/elle profitera de la librairie innovante Kokkos pour réaliser la portabilité des performances entre différentes architectures, et contribuera à l’incorporation de la librairie PDI dans le code de simulation ARK. Le candidat retenu contribuera à la mise en œuvre d’une simulation « grand défi » à grande échelle d’une dynamo convective sur le nouveau supercalculateur français Adastra.
Il/elle fera également partie des équipes d’experts HPC de la Maison de la Simulation et travaillera en collaboration avec une communauté scientifique internationale. Il/elle aura l’opportunité de travailler sur des codes HPC de niveau production fonctionnant sur les supercalculateurs les plus puissants.

Compétences requises :

  • Doctorat ou master dans un domaine scientifique fortement lié au HPC
  • Connaissance opérationnelle des techniques et du langage de programmation (Fortran90, C ou C++) pour le développement d’applications
  • Forte expérience en parallélisation d’applications (MPI, OpenMP) et en optimisation de codes scientifiques sur diverses architectures (SMP, MPP) fonctionnant en environnement Unix
  • Aptitudes à travailler en équipe

Avantages inclus :

Un financement supplémentaire pour les collaborations et l’équipement personnel est disponible. Les postes comprennent des avantages sociaux complets tels que des subventions pour le transport et le déjeuner, une assurance médicale, un congé de maternité et des prestations de retraite.

Application:

Pour postuler, veuillez envoyer un CV, une liste de publications à pascal.tremblin[at]cea.fr et faire suivre 1 lettre de référence à la même adresse e-mail.

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Long-term contract: CNRS Research Engineer position in High Performance Computing

Maison de la Simulation is recruiting a Research Engineer specialised in high-performance computing. Please visite CNRS recruit page for more information.

Laboratory: Maison de la Simulation (UAR3441, CEA Saclay, 91191 Gif-sur-Yvette Cedex) 
CNRS institute: INS2I 
Recruitment process opening date: June 2022
Official offer webpage: Concours N° 49

https://profilsdemplois.cnrs.fr/index_public_referens?destination=CE2022

Position description

Maison de la Simulation (www.mdls.fr) is a joint-laboratory (CNRS, CEA, Université Paris-Saclay, UVSQ) whose mission is to support scientific communities to efficiently exploit current and future supercomputers. Future supercomputers, in the context of the European Exascale project, will be equipped with innovative technologies for high-performance computing. New processors based on the RISC and ARM CPU architectures will emerge. Super-computing facilities will be equipped with a record number of compute nodes and heterogeneous nodes where the computing power will be concentrated on accelerators, GPUs, or FPGAs for example. You will join the multidisciplinary team of Maison de la Simulation, one of whose strengths is to bring together many profiles around high-performance computing: academics, researchers, engineers, from the world of computer science, physics, or applied mathematics.  

As part of the Maison de la Simulation team, one of your main missions will be to bring your expertise in software engineering and high-performance computing to the Smilei simulation code (https://smileipic.github.io/Smilei/index.html). This code is intended for the numerical study of plasmas in extreme conditions, such as those encountered on so-called extreme light laser installations like the Apollon laser, or in certain astrophysical environments (solar wind, super-novae, pulsar, etc.) which require the performance of large-scale numerical simulations on the most advanced machines (GENCI and PRACE). It is a massively parallel open-source code, mostly written in C++ and used by many scientific teams around the world. Your short- and medium-term role will be to lead the HPC developments needed for the arrival of the next European exascale supercomputers (ARM optimisation, GPU porting). Your long-term role will be to become the main code architect. You will be responsible for the evolution and modernisation of its overall structure.  

You will carry out your mission in close collaboration with the scientific development teams present on the Saclay plateau (LLR and LULI laboratories at Ecole Polytechnique). You will contribute to the writing of scientific projects related to high performance computing and in this context, you will participate in the supervision of trainees, PhD students and engineers. 

Your work will be carried out in connection with the other scientific and technical activities of Maison de la Simulation. You will also carry out a technological watch activity and take part in the study of new emerging technologies for high-performance computing (new processors, new accelerators, new programming models, future quantum coprocessors, models based on automated learning, processing of massive data). Your expertise will reinforce the pool of competencies of the laboratory.  

According to your interests, you will lead training, animation, communication, and scientific popularisation activities of the laboratory activities. 

Activity summary

  • Lead application developments on the Maison de la Simulation’s flagship research themes to make full use of the major computing infrastructures at national or European level, 
  • Provide high-level expertise in the field of high-performance computing to researchers and advise them on the use of large-scale computing resources, 
  • Participate in European and national projects in areas related to HPC applications, including project management and staff supervision, 
  • Carry out training activities in the laboratory and ensure the transfer of knowledge and expertise to scientists (design and organisation of courses and training), 
  • Ensure a technological watch on emerging developments of the field (new hardware architectures, new programming models, etc.). 

Skills

  • Significant expertise in the development of parallel applications in distributed or shared memory, 
  • Optimisation of application software on various processor architectures (CPU, GPU, FPGA), 
  • Operational knowledge of advanced programming techniques and languages (C++ in particular), 
  • Knowledge of GPU accelerator programming techniques (e.g., OpenACC or CUDA) or new programming models (Kokkos, SYCL, oneAPI) will be a plus, 
  • English language: fluency in written and spoken scientific English (B1 to B2, Common European Framework of Reference for Languages).    
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Apprenticeship contract: Artificial Intelligence for Laser Plasma interaction simulations

Contrat d’apprentissage Master 1-2 ou école d’ingénieur 2ième année.
La mission porte sur l’utilisation des réseaux de neurones profonds dans le cadre de l’analyse in-situ de simulations HPC. Un premier modèle de type CNN sera a préparé sur la détection d’une bulle électronique pour un code d’interaction laser plasma.

Contact : Martial Mancip Martial.Mancip at MaisondelaSimulation.fr .
Location: Maison de la Simulation (CEA Saclay, 91191 Gif-sur-Yvette

Contexte
La Maison de la Simulation (MdS) est un laboratoire de recherche en simulation numérique. Ces activités concernent les domaines du calcul haute performance et de l’intelligence artificielle, des modèles de programmation et de la visualisation.

Avec l’augmentation très importante des performances des moyens de calcul, l’apprentissage profond (deep learning) devient un outil incontournable pour l’analyse des données produites sur les supercalculateurs.

Nous cherchons à construire une bibliothèque d’analyse haute performance in-situ grâce à de l’apprentissage profond couplé à une plateforme DASK.
La combinaison du parallélisme multi-noeuds DASK et d’un modèle d’apprentissage par renforcement permettra d’effectuer séparément le traitement asynchrone des données produites pendant la simulation, de réduire considérablement la nécessité de stocker les résultats intermédiaires, et d’augmenter les possibilités d’analyse hautes fréquences, sans impacter sur les performances. La détection d’événements sur le traitement des données permettra de déclencher de nouvelles analyses dans la simulation.
Les simulations HPC visées concernent le code SMILEI (interaction laser plasma) et nous visons de performance de type exascale lorsque ces machines seront disponibles. Les sorties de tels codes seront extrêmement coûteuses en temps de calcul comme en espace disque et le but de ces nouveaux outils est donc de les réduire, tout en augmentant les possibilités d’analyse hautes fréquences sur des phénomènes ciblés, encadrés dans le temps.
La détection d’un phénomène donné entraînera en retour de nouveaux post-traitements dans la simulation.
Un démonstrateur basé sur le code SMILEI à la MdS sera produit dans le cadre du projet de Centre d’Excellence Européen (CoE) récemment soumis PlaXma, avec une équipe d’une dizaine de personnes, dont cet(te) apprenti(e).

Mission
Le travail de la personne choisie pour l’alternance est de construire un premier modèle de type CNN sur la détection d’une bulle électronique, phénomène bien connu de la physique des plasmas.
Elle devra aussi produire un second réseau de neurones pour valider la disparition de la bulle.


Compétences requises
Notions sur le Deep Learning dont les réseaux de convolution.
Bonne programmation en Python.
Usage des bloc notes Jupyter.
Maîtrise de l’anglais technique.


Compétences souhaitées
Pratique de la plateforme Tensorflow / Keras.
Visualisation de données de simulations avec matplotlib ou équivalent.
Connaissances du monde du HPC : parallélisation, multi-threading, gestion des accélérateurs GPU.
Connaissances des librairies d’entrées/sorties dédiées au HPC : HDF5, NetCDF4, Xarray…
Connaissance de DASK.
Autres algorithmes d’IA pour la science des données de simulation.