Les Garennes (Tourbes, Hérault) : une aire d’ensilage du premier âge du Fer

L’exploration en 2007 de huit silos, de deux fosses et d’un trou de poteau, datés du milieu du premier âge du Fer, constitue, malgré la modestie des vestiges, une découverte originale. Elle documente une forme d’occupation rurale et une période, la transition entre le VIIe et le VIe s. av. J.‑C., mal connues. L’étude a pour objectif de caractériser la nature et la fonction de ce site. Au préalable, on dressera un bilan des différentes structures et catégories de vestiges.In 2007, eight silos, two pits and one posthole, from the First Iron Age, were found. The moderate corpus remains interesting, beeing a rural settlement of the 7th and the 6th c. transition BC. The study identifies the site’s nature and function

Les Garennes (Tourbes, Hérault) : une aire d’ensilage du premier âge du Fer

L’exploration en 2007 de huit silos, de deux fosses et d’un trou de poteau, datés du milieu du premier âge du Fer, constitue, malgré la modestie des vestiges, une découverte originale. Elle documente une forme d’occupation rurale et une période, la transition entre le VIIe et le VIe s. av. J.‑C., mal connues. L’étude a pour objectif de caractériser la nature et la fonction de ce site. Au préalable, on dressera un bilan des différentes structures et catégories de vestiges.In 2007, eight silos, two pits and one posthole, from the First Iron Age, were found. The moderate corpus remains interesting, beeing a rural settlement of the 7th and the 6th c. transition BC. The study identifies the site’s nature and function

Achieving High Performance on Supercomputers with a Sequential Task-based Programming Model

International audienceThe emergence of accelerators as standard computing resources on supercomputers and the subsequent architectural complexity increase revived the need for high-level parallel programming paradigms. Sequential task-based programming model has been shown to efficiently meet this challenge on a single multicore node possibly enhanced with accelerators, which motivated its support in the OpenMP 4.0 standard. In this paper, we show that this paradigm can also be employed to achieve high performance on modern supercomputers composed of multiple such nodes, with extremely limited changes in the user code. To prove this claim, we have extended the StarPU runtime system with an advanced inter-node data management layer that supports this model by posting communications automatically. We illustrate our discussion with the task-based tile Cholesky algorithm that we implemented on top of this new runtime system layer. We show that it enables very high productivity while achieving a performance competitive with both the pure Message Passing Interface (MPI)-based ScaLAPACK Cholesky reference implementation and the DPLASMA Cholesky code, which implements another (non-sequential) task-based programming paradigm

Overview of Distributed Linear Algebra on Hybrid Nodes over the StarPU Runtime

International audienceRuntime systems usually abstract a single node, like Plasma/Quark, Flame/SuperMatrix, Morse/StarPU,Dplasma/Parsec ... When going into harnessing cluster of nodes, how should they communicate? By using explicit MPI user calls ? By using a specific paradigm (Dplasma) ? Or can we keep the same paradigm and almost the same code, and leave the runtime system handle data transfers? We show how such a system has been sucessfully implemented on top of the StarPU runtime

Décomposition en valeurs singulières randomisée et positionnement multidimensionel à base de tâches

The multidimensional scaling (MDS) is an important and robust algorithm for representing individual cases of a dataset out of their respective dissimilarities. However, heuristics, possibly trading-off with robustness, are often preferred in practice due to the potentially prohibitive memory and computational costs of the MDS. The recent introduction of random projection techniques within the MDS allowed it to be become competitive on larger testcases. The goal of this manuscript is to propose a high-performance distributed-memory MDS based on random projection for processing data sets of even larger size (up to one million items). We propose a task-based design of the whole algorithm and we implement it within an efficient software stack including state-of-the-art numerical solvers, runtime systems and communication layers. The outcome is the ability to efficiently apply robust MDS to large datasets on modern supercomputers. We assess the resulting algorithm and software stack to the point cloud visualization for analyzing distances between sequencesin metabarcoding.Le positionnement multidimensionnel (MDS) est un algorithme important et robuste pour représenter les cas individuels d’un ensemble de données en fonction de leurs dissimilarités respectives. Cependant, les heuristiques, qui peuvent être un compromis avec la robustesse, sont souvent préférées en pratique en raison de sa consommation mémoire et de ses coûts potentiellement prohibitifs. L’introduction récente de techniques de projection aléatoire dans le MDS lui a permis de devenir compétitif sur des cas test plus importants. L’objectif de ce manuscrit est de proposer un MDS haute performance basé sur la projection aléatoire pour le traitement d’ensembles de données de taille encore plus grande (jusqu’à un million d’éléments). Nous proposons une conception de l’algorithme et nous l’implémentons dans une pile logicielle efficace, comprenant des solveurs numériques de pointe ainsi des systèmes d’exécution et des couches de communication optimisés. L’aboutissement de ce travail résultat est la capacité d’appliquer efficacement le MDS robuste à de grands ensembles de données sur des super-ordinateurs modernes. Nous évaluons l’algorithme etla pile logicielle résultants à la visualisation de nuages de points pour l’analyse des distances entre séquences de metabarcoding

Origin and mobility of Iron Age Gaulish groups in present-day France revealed through archaeogenomics

The Iron Age period occupies an important place in French history, as the Gauls are regularly presented as the direct ancestors of the extant French population. We documented here the genomic diversity of Iron Age communities originating from six French regions. The 49 acquired genomes permitted us to highlight an absence of discontinuity between Bronze Age and Iron Age groups in France, lending support to a cultural transition linked to progressive local economic changes rather than to a massive influx of allochthone groups. Genomic analyses revealed strong genetic homogeneity among the regional groups associated with distinct archaeological cultures. This genomic homogenisation appears to be linked to individuals’ mobility between regions as well as gene flow with neighbouring groups from England and Spain. Thus, the results globally support a common genomic legacy for the Iron Age population of modern-day France that could be linked to recurrent gene flow between culturally differentiated communities

Parallel numerical methods for large scale power systems simulations

L’analyse de stabilité en régime transitoire du réseau de transport électrique permet de contrôler le bon retour au régime stationnaire du système soumis à une perturbation. Cette analyse systématique des systèmes de réseaux en développement permet notamment d’optimiser la production et la consommation de l’énergie électrique, et de protéger les équipements tels que les centrales électriques, les transformateurs, les lignes haute-tension, etc. Afin d’améliorer la stabilité, la robustesse et la viabilité de ces systèmes, la tendance est à l’interconnexion des réseaux de transport régionaux et nationaux, et ainsi, au développement et à l’analyse de systèmes toujours plus grands. Le problème de stabilité électrique peut être simulé numériquement grâce à l’intégration d’un système d’équations algébro-différentielles non-linéaire et raide. Lorsque le problème traité est très grand, la simulation numérique devient très coûteuse en temps de calcul et ralentit considérablement le travail des professionnels du secteur. Cette thèse a pour but de proposer, d’étudier, et de développer des méthodes innovantes de calcul parallèle pour la résolution des systèmes d’équations différentielles issus de la simulation de grands réseaux électriques tel que le réseau européen. Dans ce manuscrit, on livre une analyse des propriétés de ces systèmes assez spécifiques : creux, irréguliers, non-linéaires, raides et hétérogènes. On discute notamment de la structure particulière de ces systèmes qui rend attrayante l’application d’une méthode de décomposition de domaine. On étudie ainsi plusieurs méthodes de parallélisation en espace : la parallélisation fine de chaque opération coûteuse, la résolution du système non-linéaire par décomposition en sous-réseaux faiblement couplés, d’abord sur chaque étape d’intégration, puis par méthode de relaxation d’ondes. On aborde aussi la parallélisation en temps de type algorithme Pararéel ainsi qu’une méthode parallèle espace-temps bénéficiant des propriétés couplées des méthodes de relaxation d’ondes et de Pararéel. Dans ces travaux, nous proposons des méthodes assurant la convergence rapide des méthodes de décomposition de domaine quel que soit le nombre de sous-domaines et de processeurs employés. Nous introduisons pour cela des techniques de préconditionnement en espace adéquates afin d’améliorer la scalabilité des méthodes de parallélisation envisagées.Power system transient stability analysis enables to control the return to equilibrium of the system subjected to a disturbance. This systematic analysis of developing transport networks allows to optimize the production and the consumption of electric power and to protect the equipments such as power plants, transformers, highvoltage lines and so on. In order to improve the stability, the robustness, and the sustainability of these systems, a worldwide trend is to interconnect regional and national transport networks. This leads to analyze ever larger systems. The power-stability problem can be numerically simulated owing to the integration of a differential-algebraic system which is nonlinear and stiff. When considering a very large problem, numerical simulation is very time consuming and significantly slows down the work of professionals. This thesis aims at studying innovative parallel computing methods for the resolution of differential systems arising from the transient stability analysis of large power systems such as the European Transport Network. In this manuscript, we first deliver an analysis of the properties of these rather specific systems: sparse, irregular, nonlinear, stiff, and heterogeneous. We discuss the particular structure of these systems making the application of a domain decomposition method interesting. Thus, we study several space parallelization methods: the fine parallelization of each costly tasks, the resolution of the nonlinear system by decomposition into weakly coupled subnetworks, first on each integration step separately, and then by waveform relaxation method. We also address the time parallelization with a Parareal-based algorithm and a space-time parallel method which benefits from the coupled properties of waveform relaxation and Parareal methods. In this work, we focus on methods which ensure a fast convergence of domain decomposition methods whatever the number of subdomains/processors used. In order to achieve such a goal, we introduce space preconditioning techniques to improve the scalability of the parallelization methods considered

Parallel numerical methods for large scale power systems simulations

L analyse de stabilité en régime transitoire du réseau de transport électrique permet de contrôler le bon retour au régime stationnaire du système soumis à une perturbation. Cette analyse systématique des systèmes de réseaux en développement permet notamment d optimiser la production et la consommation de l énergie électrique, et de protéger les équipements tels que les centrales électriques, les transformateurs, les lignes haute-tension, etc. Afin d améliorer la stabilité, la robustesse et la viabilité de ces systèmes, la tendance est à l interconnexion des réseaux de transport régionaux et nationaux, et ainsi, au développement et à l analyse de systèmes toujours plus grands. Le problème de stabilité électrique peut être simulé numériquement grâce à l intégration d un système d équations algébro-différentielles non-linéaire et raide. Lorsque le problème traité est très grand, la simulation numérique devient très coûteuse en temps de calcul et ralentit considérablement le travail des professionnels du secteur. Cette thèse a pour but de proposer, d étudier, et de développer des méthodes innovantes de calcul parallèle pour la résolution des systèmes d équations différentielles issus de la simulation de grands réseaux électriques tel que le réseau européen. Dans ce manuscrit, on livre une analyse des propriétés de ces systèmes assez spécifiques : creux, irréguliers, non-linéaires, raides et hétérogènes. On discute notamment de la structure particulière de ces systèmes qui rend attrayante l application d une méthode de décomposition de domaine. On étudie ainsi plusieurs méthodes de parallélisation en espace : la parallélisation fine de chaque opération coûteuse, la résolution du système non-linéaire par décomposition en sous-réseaux faiblement couplés, d abord sur chaque étape d intégration, puis par méthode de relaxation d ondes. On aborde aussi la parallélisation en temps de type algorithme Pararéel ainsi qu une méthode parallèle espace-temps bénéficiant des propriétés couplées des méthodes de relaxation d ondes et de Pararéel. Dans ces travaux, nous proposons des méthodes assurant la convergence rapide des méthodes de décomposition de domaine quel que soit le nombre de sous-domaines et de processeurs employés. Nous introduisons pour cela des techniques de préconditionnement en espace adéquates afin d améliorer la scalabilité des méthodes de parallélisation envisagées.Power system transient stability analysis enables to control the return to equilibrium of the system subjected to a disturbance. This systematic analysis of developing transport networks allows to optimize the production and the consumption of electric power and to protect the equipments such as power plants, transformers, highvoltage lines and so on. In order to improve the stability, the robustness, and the sustainability of these systems, a worldwide trend is to interconnect regional and national transport networks. This leads to analyze ever larger systems. The power-stability problem can be numerically simulated owing to the integration of a differential-algebraic system which is nonlinear and stiff. When considering a very large problem, numerical simulation is very time consuming and significantly slows down the work of professionals. This thesis aims at studying innovative parallel computing methods for the resolution of differential systems arising from the transient stability analysis of large power systems such as the European Transport Network. In this manuscript, we first deliver an analysis of the properties of these rather specific systems: sparse, irregular, nonlinear, stiff, and heterogeneous. We discuss the particular structure of these systems making the application of a domain decomposition method interesting. Thus, we study several space parallelization methods: the fine parallelization of each costly tasks, the resolution of the nonlinear system by decomposition into weakly coupled subnetworks, first on each integration step separately, and then by waveform relaxation method. We also address the time parallelization with a Parareal-based algorithm and a space-time parallel method which benefits from the coupled properties of waveform relaxation and Parareal methods. In this work, we focus on methods which ensure a fast convergence of domain decomposition methods whatever the number of subdomains/processors used. In order to achieve such a goal, we introduce space preconditioning techniques to improve the scalability of the parallelization methods considered.CHATENAY MALABRY-Ecole centrale (920192301) / SudocSudocFranceF

A Conjugate projected gradient method with preconditioning for unilateral contact problems

International audienc

Harnessing clusters of hybrid nodes with a sequential task-based programming model

International audienceRuntime systems usually abstract a single node. The Sequential Task Flow (STF) model has been proven efficient on shared memory applications. When harnessing cluster of nodes, how should they communicate? By using explicit MPI user calls ? By using a specific paradigm ? Or can we keep the same STF paradigm and almost the same code, and leave the runtime system handle data transfers? We show how such a system has been sucessfully implemented on top of the StarPU runtime