Stage

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l’économie et de l’Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s’engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l’Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d’un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l’international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités

• La coopération

• La curiosité

  

Référence

2024-33575  

Description de l’unité

Le Laboratoire Simulation, Modélisation et Analyse (LSMA) fait partie du CEA LIST, institut de recherche intégré au Commissariat à l’Energie Atomique, spécialisé dans l’innovation technologique dans les systèmes numériques. Sa mission principale est de développer des modèles de calcul rapides pour la simulation de procédés de contrôle non destructif des matériaux utilisant différentes méthodes physiques (électromagnétisme, rayons X, ultrasons et thermographie).

Description du poste

Domaine

Matériaux, physique du solide

Contrat

Stage

Intitulé de l’offre

Stage – Modélisation des matériaux H/F

Sujet de stage

Accélération GPU des simulations Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC) appliqués au problème de minimisation d’énergie dans les systèmes de réseau des spins

Durée du contrat (en mois)

[3 à 6 mois]

Description de l’offre

Le modèle d’Ising est l’un des modèles de physique statistique les plus populaires en raison de sa simplicité et en même temps de son pouvoir prédictif pour les systèmes physiques subissant une transition de phase du second ordre. Dans sa version la plus basique, ce modèle consiste en un réseau de spins avec une interaction de plus proche voisin. Malgré sa simplicité, il n’existe pas de solutions exactes pour ce modèle pour un nombre de dimensions supérieur à 2. La seule solution dans ce cas est la simulation numérique, qui est basée sur la minimisation du Hamiltonien du système en utilisant la méthode de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC).

Il est évident que le temps de calcul ainsi que l’utilisation de la mémoire pour ce type de modèles augmentent de manière exponentielle avec la taille du système. D’autre part, il est important de pouvoir étudier des systèmes de la plus grande taille possible pour des raisons liées à la précision (minimisation des effets de bord, statistiques représentatives) mais aussi parce que les grands systèmes sont adaptés à l’introduction d’interactions et d’effets moins localisés (comme par exemple les imperfections du réseau cristallin).

L’objectif de ce stage est de tirer profit des avancées récentes de l’architecture informatique (GPU, architectures multi-cœurs) afin de pouvoir augmenter la taille des systèmes abordables. A partir d’un code MCMC existant, différentes stratégies de décomposition de domaine seront appliquées pour la distribution du calcul à un certain nombre de nœuds GPU, tout en respectant les conditions de transition d’un domaine à l’autre. Les résultats du code développé seront comparés aux données de référence de la littérature en mettant l’accent sur l’étude du comportement des matériaux ferromagnétiques en fonction de la température et du champ magnétique. Ce sujet est considéré comme une étape intermédiaire vers un projet à plus long terme sur le développement d’un outil de calcul pour l’étude des matériaux magnétiques.

Le sujet s’adresse à tous les candidats ayant un profil physique, ingénierie ou informatique avec de bonnes compétences en programmation et une connaissance du langage python. Des connaissances en programmation GPU et/ou en calcul parallèle/multithreading peuvent être bénéfiques. Une culture générale sur la physique statistique sera également utile mais pas indispensable.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Langage Python, cluster de calculs, methode de Monte Carlo

Profil du candidat

Le stage se déroulera au CEA Saclay en interaction avec le département de physique de l’université nationale et capodistrienne d’Athénes. Le candidat bénéficiera d’un accès aux infrastructures du département d’accueil incluant notre cluster, la bibliothèque centrale et le réseau de transports du CEA ainsi qu’aux installations de restauration du centre de Saclay.

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

France, Ile-de-France

Ville

Saclay

Critères candidat

Langues

Anglais (Intermédiaire)

Diplôme préparé

Bac+4 – Master 1

Formation recommandée

Physique, Sciences d’ingénieur, informatique

Possibilité de poursuite en thèse

Non

Demandeur

Disponibilité du poste

01/01/2025