La reproductibilité des expériences numériques sur les systèmes de calcul à haute performance est parfois négligée. De plus, les méthodes numériques employées pour une parallélisation rigoureuse des simulations stochastiques sont souvent méconnues. En effet, les résultats obtenus pour une simulation stochastique utilisant des systèmes de calcul à hautes performances peuvent être différents d’une exécution à l’autre, et ce pour les mêmes paramètres et les même contextes d’exécution du fait de l’impact des nouvelles architectures, des accélérateurs, des compilateurs, des systèmes d’exploitation ou du changement de l’ordre d’exécution en parallèle des opérations en arithmétique flottantes au sein des micro-processeurs. En cas de non répétabilité des expériences numériques, comment mettre au point les applications ? Quel crédit peut-on apporter au logiciel parallèle ainsi développé ? Dans cette thèse, nous faisons une synthèse des causes de non-reproductibilité pour une simulation stochastique parallèle utilisant des systèmes de calcul à haute performance. Contrairement aux travaux habituels du parallélisme, nous ne nous consacrons pas à l’amélioration des performances, mais à l’obtention de résultats numériquement répétables d’une expérience à l’autre. Nous présentons la reproductibilité et ses apports dans la science numérique expérimentale. Nous proposons dans cette thèse quelques contributions, notamment : pour vérifier la reproductibilité et la portabilité des générateurs modernes de nombres pseudo-aléatoires ; pour détecter la corrélation entre flux parallèles issus de générateurs de nombres pseudo-aléatoires ; pour répéter et reproduire les résultats numériques de simulations stochastiques parallèles indépendantes. / The reproducibility of numerical experiments on high performance computing systems is sometimes overlooked. Moreover, the numerical methods used for rigorous parallelization of stochastic simulations are often unknown. Indeed, the results obtained for a stochastic simulation using high performance computing systems can be different from run to run with the same parameters and the same execution contexts due to the impact of new architectures, accelerators, compilers, operating systems or a changing of the order of execution of the floating arithmetic operations within the micro-processors for parallelizing optimizations. In the case of non-repeatability of numerical experiments, how can we seriously develop a scientific application? What credit can be given to the parallel software thus developed? In this thesis, we synthesize the main causes of non-reproducibility for a parallel stochastic simulation using high performance computing systems. Unlike the usual parallelism works, we do not focus on improving performance, but on obtaining numerically repeatable results from one experiment to another. We present the reproducibility and its contributions to the science of experimental and numerical computing. Furthermore, we propose some contributions, in particular: to verify the reproducibility and portability of top modern pseudo-random number generators, to detect the correlation between parallel streams issued from such generators, to repeat and reproduce the numerical results of independent parallel stochastic simulations.

Ce travail de thèse se situe à l'interface entre la chimie théorique, le calcul scientifique et les mathématiques appliquées. On s'intéresse aux différents algorithmes utilisés pour résoudre les équations spécifiques qui apparaissent dans le cadre de la dynamique moléculaire utilisant des champs de forces polarisables dans un cadre massivement parallèle. Cette famille de modèles nécessite en effet de résoudre des équations plus complexes que les modèles classiques usuels et rend nécessaire l'utilisation de supercalculateurs pour obtenir des résultats significatifs. On s'intéressera plus précisément à différents cas de conditions aux limites pour rendre compte des effets de solvatation comme les conditions aux limites périodiques traitées avec la méthode du Particle Mesh Ewald et un modèle de solvatation continu discrétisé par décomposition de domaine : le ddCOSMO. Le plan de cette thèse est le suivant : sont d'abord passées en revue les différentes stratégies parallèles en dynamique moléculaire en général, sont ensuite présentées les façons de les adapter au cas des champs de forces polarisables. Après quoi sont présentées différentes stratégies pour s'affranchir de certaines limites liées à l'usage de méthodes itératives en dynamique moléculaire polarisable en utilisant des approximations analytiques pour l'énergie de polarisation. Ensuite, l'adaptation de ces méthodes à différents cas pratiques de conditions aux limites est présentée : d'abord en ce qui concerne les conditions aux limites périodiques traitées avec la méthode du Particle Mesh Ewald et ensuite en ce qui concerne un modèle de solvatation continue discrétisé selon une stratégie de décomposition de domaine. / This works is at the interface between theoretical chemistry, scientific computing and applied mathematics. We study different algorithms used to solve the specific equations that arise in polarizable molecular dynamics in a massively parallel context. This family of models requires indeed to solve more complex equations than in the classical case making the use of supercomputers mandatory in order to get significant results. We will more specifically study different types of boundary conditions that represent different ways to model solvation effects : first the Particle Mesh Ewald method to treat periodic boundary conditions and then a continuum solvation model discretized within a domain decomposition strategy : the ddCOSMO. The outline of this thesis is as follows : first, the different parallel strategies in the general context of molecular dynamics are reviewed. Then several methods to adapt these strategies to the specific case of polarizable force fields are presented. After that, strategies that allow to circumvent certain limits due to the use of iterative methods in the context of polarizable molecular dynamics are presented and studied. Then, the adapation of these methods to different cases of boundary conditions is presented : first in the case of the Particle Mesh Ewald method to treat periodic boundary conditions and then in the case of a particular continuum solvation model discretized with a domain decomposition strategy : the ddCOSMO. Finally, various numerical results and applications are presented.

- VoIP-System Upgrade und Erweiterung - Umzug des Monitoring-Dienstes Centreon - Metaprogrammierung für heterogene verteilte Systeme - Weiterbildungsangebote des MZ und ZIH - ZIH-Kolloquium - Training zum Forschungsdatenmanagement Mitteilung aus dem Dezernat 6 - Umzug Student Lifecycle Management (SLM) ins LZR - ZIH-Publikationen - Veranstaltungen

- Neuer Dienst zum Datentransfer - Aktuelle Informationen zu Thunderbird - Neues Zertifikat für Mail-Server - Stand VoIP-Ausbau TUD - Deep Learning with Keras - Girls@Informatik - ZIH-Publikationen - Veranstaltungen

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- Abschaltung/Migration Mailinglisten-Server RKS15 - Abschaltung Mailrelay-Server - Inbetriebnahme eines Daten-Gateways - Data Analytics für Industrie 4.0 - ZIH-Kolloquium - Lange Nacht der Wissenschaften 2017 - ZIH auf der ISC'17 - ZIH-Publikationen - Veranstaltungen

- Exchange-Dienste im Self-Service-Portal - Status zur Ablösung dezentraler Nutzerverwaltungen - Software-Upgrade des Datacenter-Netzwerkes - Fortführung der Arbeiten am Loadbalancer im LZR - SharePoint-News - Big-Data- und HPC-Services - ZIH-Kolloquium - ZIH-Publikationen - Veranstaltungen

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Cette thèse traite d’une nouvelle classe de préconditionneurs qui ont pour but d’accélérer la résolution des grands systèmes creux, courant dans les problèmes scientifiques ou industriels, par les méthodes itératives préconditionnées. Pour appliquer ces préconditionneurs, la matrice d’entrée doit être réorganisée avec un algorithme de dissection emboîtée. Nous introduisons également une technique de recouvrement qui s’adapte à l’idée de chevauchement des sous-domaines provenant des méthodes de décomposition de domaine, aux méthodes de dissection emboîtée pour améliorer la convergence de nos préconditionneurs.Les résultats montrent que cette technique de recouvrement nous permet d’améliorer la vitesse de convergence de Nested SSOR (NSSOR) et Nested Modified incomplete LU with Rowsum proprety (NMILUR) qui sont des préconditionneurs que nous étudions. La dernière partie de cette thèse portera sur nos contributions dans le domaine du calcul parallèle. Nous présenterons la distribution des données et les algorithmes parallèles utilisés pour la mise en oeuvre de nos préconditionneurs. Les résultats montrent que sur une grille régulière 400x400x400, le nombre d’itérations nécessaire à la résolution avec un de nos préconditionneurs, Nested Filtering Factorization préconditionneur (NFF), n’augmente que légèrement quand le nombre de sous-domaines augmente jusqu’à 2048. En ce qui concerne les performances d’exécution sur le super-calculateur Curie, il passe à l’échelle jusqu’à 2048 coeurs et il est 2,6 fois plus rapide que le préconditionneur Schwarz Additif Restreint (RAS) qui est un des préconditionneurs basés sur les méthodes de décomposition de domaine implémentés dans la bibliothèque de calcul scientifique PETSc, bien connue de la communauté. / This thesis addresses a new class of preconditioners which aims at accelerating solving large sparse systems arising in scientific and engineering problem by using preconditioned iterative methods. To apply these preconditioners, the input matrix needs to be reordered with K-way nested dissection. We also introduce an overlapping technique that adapts the idea of overlapping subdomains from domain decomposition methods to nested dissection based methods to improve the convergence of these preconditioners. Results show that such overlapping technique improves the convergence rate of Nested SSOR (NSSOR) and Nested Modified Incomplete LU with Rowsum property (NMILUR) precondtioners that we worked on. We also present the data distribution and parallel algorithms for implementing these preconditioners. Results show that on a 400x400x400 regular grid, the number of iterations with Nested Filtering Factorization preconditioner (NFF) increases slightly while increasing the number of subdomains up to 2048. In terms of runtime performance on Curie supercomputer, it scales up to 2048 cores and it is 2.6 times faster than the domain decomposition preconditioner Restricted Additive Schwarz (RAS) as implemented in PETSc.