"La plateforme « combustible numérique » PLEIADES [1] du Laboratoire de la Simulation du Combustible (LSC) développe des méthodes numériques spécifiques pour construire un « jumeau numérique » du crayon combustible afin de comprendre finement les mécanismes et les phénomènes physiques mis en jeux. Un des enjeux actuel de la plateforme PLEIADES est le passage à des simulations multiphysiques sur les futurs supercalculateurs exaflopiques du CEA.

Dans cette optique, le schéma de couplage multiphysique entre les différents composants de la plateforme PLEIADES (mécanique, thermique, physico-chimie,…) doit être réévalué, afin d’être en adéquation avec les nouvelles aspirations de la futur plateforme PLEIADES_HPC dédiée au Calcul Haute Performance.

L’objectif du stage est d’évaluer la méthode JFNK [2] (Jacobian-free Newton-Krylov), présente dans la plateforme MOOSE [3], et la comparer à la méthode type Gauss-Seidel par bloc accélérée [4] (et figure 1) implémentée dans la plateforme PLEIADES. L’étudiant identifiera les divers avantages et inconvénients que propose les deux méthodes dans un contexte « Calcul Haute Performance » sur les supercalculateurs du CEA.
[1] : B. Michel et al. Two fuel performance codes of the PLEIADES platform: ALCYONE and GERMINAL https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818190-4.00009-7
[2] : D.A. Knoll and D.E. Keyes. Jacobian-free Newton-Krylov methods : a survey of approaches and applications. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2003.08.010
[3] : MOOSE: Enabling massively parallel multiphysics simulation, https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.100430
[4] : I. Ramière and T. Helfer. Iterative residual-based vector methods to accelerate fixed point iterations. https://doi.org/10.1016/j.camwa.2015.08.025"

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