Accélération Gpu d'Un Solveur en Élastographie Hpc H/F - INRIA

A propos d'Inria

Inria est l'institut national de recherche dédié aux sciences et technologies du numérique. Il emploie 2600 personnes. Ses 215 équipes-projets agiles, en général communes avec des partenaires académiques, impliquent plus de 3900 scientifiques pour relever les défis du numérique, souvent à l'interface d'autres disciplines. L'institut fait appel à de nombreux talents dans plus d'une quarantaine de métiers différents. 900 personnels d'appui à la recherche et à l'innovation contribuent à faire émerger et grandir des projets scientifiques ou entrepreneuriaux qui impactent le monde. Inria travaille avec de nombreuses entreprises et a accompagné la création de plus de 200 start-up. L'institut s'eorce ainsi de répondre aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l'économie.

Accélération GPU d'un solveur en élastographie (HPC)

Type de contrat : Convention de stage

Niveau de diplôme exigé : Bac +4 ou équivalent

Fonction : Stagiaire de la recherche

Contexte et atouts du poste

Ce stage s'inscrit dans une collaboration entre les équipes RDH (Robotics, Data Science and Healthcare Technologies) et ICPS (Informatique et Calcul Parallèle Scientifique) du laboratoire ICube.

L'objectif du stage est clair : réduire drastiquement le temps de calcul d'un solveur en élastographie, actuellement parallélisé via MPI, en exploitant l'accélération GPU.

Le coeur du code repose sur la résolution répétée de systèmes linéaires creux, qui constitue le principal verrou de performance. Le travail consistera à analyser, restructurer et porter ces calculs sur GPU, avec une attention particulière portée à la hiérarchie mémoire, aux schémas d'accès et à la granularité du parallélisme.

Mission confiée

Missions

Le stage consiste à prendre des décisions d'architecture et les justifier :

- Prise en main du solveur existant et identification des goulots d'étranglement (profiling CPU/GPU)
- Implémentation et évaluation de solveurs creux sur GPU (bibliothèques vs implémentation dédiée)
- Comparaison critique entre :
- solutions existantes (cuSPARSE, AmgX, etc.)
- implémentations spécifiques optimisées pour petites matrices
- Optimisation bas niveau (gestion mémoire, coalescence, occupancy) avec CUDA
- En fonction des résultats : intégration dans un modèle d'exécution par tâches avec StarPU

Principales activités

Objectifs

- Accélération mesurable du solveur
- Analyse documentée des choix algorithmiques et techniques
- Code reproductible et intégrable dans la base existante

Compétences

Profil recherché

- Étudiant en Master 2 ou école d'ingénieur en informatique, HPC ou mathématiques appliquées
- Bases en calcul scientifique et algèbre linéaire numérique
- Expérience en C/C++ et notions de parallélisme (OpenMP, MPI ou GPU)
- Intérêt réel pour la performance (profiling, optimisation, compréhension hardware)

Le stage se déroulera entre :

- l'IHU de Strasbourg
- le laboratoire ICube à Illkirch

- Interaction directe avec des chercheurs en HPC et en simulation numérique.
- Durée du stage : 6 mois
- Perspective : possibilité de continuer sur un poste d'ingénieur (CDD)

Avantages

- Restauration subventionnée
- Transports publics remboursés partiellement
- Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
- Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
- Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
- Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des oeuvres sociales d'Inria)
- Accès à la formation professionnelle
- Sécurité sociale

Rémunération

4.50 € net/heure