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ECUADOR (SR0600JR)

Transformations et outils informatiques pour le calcul scientifique

SCIPORT (SR0490MR) →  ECUADOR


Statut: Décision signée

Responsable : Laurent Hascoët

Mots-clés de "A - Thèmes de recherche en Sciences du numérique - 2023" : A2.1.1. Sémantique des langages de programmation , A2.2.1. Analyse statique , A2.5. Génie logiciel , A6.1.1. Modélisation continue (EDP, EDO) , A6.2.6. Optimisation , A6.2.7. HPC , A6.3.1. Problèmes inverses , A6.3.2. Assimilation de données

Mots-clés de "B - Autres sciences et domaines d'application - 2023" : B1.1.2. Biologie moléculaire et cellulaire , B3.2. Climat, météorologie , B3.3.2. Eau : mer et océan, lac et rivière , B3.3.4. Air, atmosphère , B5.2.3. Aviation , B5.2.4. Spatial , B9.6.3. Economie, finance

Domaine : Mathématiques appliquées, calcul et simulation
Thème : Schémas et simulations numériques

Période : 01/01/2014 -> 31/01/2025
Dates d'évaluation : 15/03/2017 , 12/01/2022

Etablissement(s) de rattachement : <sans>
Laboratoire(s) partenaire(s) : <sans UMR>

CRI : Centre Inria d'Université Côte d'Azur
Localisation : Centre Inria d'Université Côte d'Azur
Code structure Inria : 041034-2

Numéro RNSR : 201421213B
N° de structure Inria: SR0600JR

Présentation

L'équipe ECUADOR étudie la Différentiation Algorithmique (DA) de programmes, c'est à dire la transformation, aussi automatisée que possible, d'un code évaluant une fonction F en un nouveau code évaluant des dérivées de F. Nous portons une attention particulière au mode adjoint de la DA, une transformation sophistiquée qui fournit des gradients pour un coût remarquablement peu élevé. Nous étudions en particulier:

  • la théorie de la DA, c'est à dire les modèles qui justifient que le code produit calcule bien les dérivées mathématiques attendues. Cela recouvre aussi les techniques informatiques d'analyse et de transformation automatiques de programmes.
  • l'application de la DA à divers champs du calcul scientifique, le plus souvent en collaboration avec les utilisateurs finaux. Nous pouvons être amenés à adapter aussi bien les modèles de la DA que les stratégies de calcul des utilisateurs, pour tirer le plus grand bénéfice de la DA. Nous validons nos modèles et nos outils sur des applications de taille industrielle.

Notre but est de produire des codes différentiés comparables en performances avec leurs équivalents écrits à la main (codes adjoints ou études de sensitivité). Nous implémentons nos algorithmes dans l'outil Tapenade, qui est à ce jour un des outils de DA les plus populaires.


Axes de recherche

  • DA efficace de structures classiques dans les codes, par exemple itérations point-fixe.
  • Développement du mode adjoint de la DA vers les codes utilisant intensivement la mémoire dynamique.
  • Evolution du mode adjoint de la DA pour suivre les évolutions des langages et l'utilisation croissante des architectures parallèles.
  • Applications au Contrôle Optimal et à l'Optimisation, pour des simulations stationnaires et non-stationnaires.

Relations industrielles et internationales