L’objectif de cette thèse est de répondre au besoin d’accélérer la restitution des résultats de calcul d’un code CFD pour la simulation d’écoulements hydrodynamiques quasi-incompressibles. Ce code présente l’originalité de résoudre explicitement les équations de Navier-Stokes sous l’hypothèse de faible compressibilité avec des schémas numériques d’ordre élevé. Les développements effectués visent à réduire les temps de calcul à précision équivalente.Une première partie est consacrée à l’implémentation d’une formulation purement incompressible avec une résolution implicite de la pression par un schéma de projection. La formulation incompressible autorise des pas de temps plus grand en s’affranchissant de la vitesse du son, mais au prix d’une algorithmique plus complexe et de la nécessité de résoudre un système linéaire. La comparaison des deux formulations,faiblement-compressible et incompressible, tend à montrer la pertinence du schéma de projection pour les écoulements laminaires instationnaires.Un deuxième axe de développement a consisté en la proposition d’une amélioration de la méthode de frontière immergée initialement présente dans le code.Si les résultats obtenus ne sont pas encore pleinement satisfaisants, ils montrent que la montée en ordre d’une méthode de frontière immergée peut être moins contraignante en formulation incompressible.Enfin la dernière partie traite de l’immersion rapide et robuste de géométries complexes telles qu’elles peuvent être rencontrées dans l’industrie. La localisation géométrique par arbre octal permet d’évaluer rapidement une fonction de distance signée indispensable pour la méthode de frontière immergée. / An original strategy to address hydrodynamic flow was recently proposed through a high-order weakly-compressible Cartesian grid approach. The method is based on a fully-explicit temporal scheme for solving the Navier-Stokes equations. The present thesis aims to reduce the computational time required to obtain the results without deteriorating the accuracy.A first part is dedicated to the implementation of a truly incompressible formulation with an implicit solution for the pressure field through a projection scheme. The incompressible solver allows larger time step size for time integration since the speed of sound tends to infinity. In return the algorithms are no longer straight forward and a linear system has to be solved through the Pressure Poisson Equation. Comparisons carried out between both formulations show that the projection scheme can be better adapted to efficiently simulate unsteady viscous flows. Then an improvement of the immersed boundary method has been proposed. Results are not fully satisfactory for now. However, it seems easier to develop a numerical scheme for the incompressible approach rather than the weakly-compressible one.Finally, the last part addresses the setup up of complex triangulations in immersed boundary simulations. A fast and robust procedure is developed for distance computation with an octree data structure.

Le calcul scientifique parallèle est un domaine en plein essor qui permet à la fois d’augmenter la vitesse des longs traitements, de traiter des problèmes de taille plus importante ou encore des problèmes plus précis. Ce domaine permet donc d’aller plus loin dans les calculs scientifiques, d’obtenir des résultats plus pertinents, car plus précis, ou d’étudier des problèmes plus volumineux qu’auparavant. Dans le monde plus particulier de la simulation numérique scientifique, la résolution d’équations aux dérivées partielles (EDP) est un calcul particulièrement demandeur de ressources parallèles. Si les ressources matérielles permettant le calcul parallèle sont de plus en plus présentes et disponibles pour les scientifiques, à l’inverse leur utilisation et la programmation parallèle se démocratisent difficilement. Pour cette raison, des modèles de programmation parallèle, des outils de développement et même des langages de programmation parallèle ont vu le jour et visent à simplifier l’utilisation de ces machines. Il est toutefois difficile, dans ce domaine dit du “parallélisme implicite”, de trouver le niveau d’abstraction idéal pour les scientifiques, tout en réduisant l’effort de programmation. Ce travail de thèse propose tout d’abord un modèle permettant de mettre en oeuvre des solutions de parallélisme implicite pour les simulations numériques et la résolution d’EDP. Ce modèle est appelé “Structured Implicit Parallelism for scientific SIMulations” (SIPSim), et propose une vision au croisement de plusieurs types d’abstraction, en tentant de conserver les avantages de chaque vision. Une première implémentation de ce modèle, sous la forme d’une librairie C++ appelée SkelGIS, est proposée pour les maillages cartésiens à deux dimensions. Par la suite, SkelGIS, et donc l’implémentation du modèle, est étendue à des simulations numériques sur les réseaux (permettant l’application de simulations représentant plusieurs phénomènes physiques). Les performances de ces deux implémentations sont évaluées et analysées sur des cas d’application réels et complexes et démontrent qu’il est possible d’obtenir de bonnes performances en implémentant le modèle SIPSim. / Parallel scientific computations is an expanding domain of computer science which increases the speed of calculations and offers a way to deal with heavier or more accurate calculations. Thus, the interest of scientific computations increases, with more precised results and bigger physical domains to study. In the particular case of scientific numerical simulations, solving partial differential equations (PDEs) is an especially heavy calculation and a perfect applicant to parallel computations. On one hand, it is more and more easy to get an access to very powerfull parallel machines and clusters, but on the other hand parallel programming is hard to democratize, and most scientists are not able to use these machines. As a result, high level programming models, framework, libraries, languages etc. have been proposed to hide technical details of parallel programming. However, in this “implicit parallelism” field, it is difficult to find the good abstraction level while keeping a low programming effort. This thesis proposes a model to write implicit parallelism solutions for numerical simulations such as mesh-based PDEs computations. This model is called “Structured Implicit Parallelism for scientific SIMulations” (SIPSim), and proposes an approach at the crossroads of existing solutions, taking advantage of each one. A first implementation of this model is proposed, as a C++ library called SkelGIS, for two dimensional Cartesian meshes. A second implementation of the model, and an extension of SkelGIS, proposes an implicit parallelism solution for network-simulations (which deals with simulations with multiple physical phenomenons), and is studied in details. A performance analysis of both these implementations is given on real case simulations, and it demonstrates that the SIPSim model can be implemented efficiently.