Composants logiciel: Feel++, formats de fichier et visualisation

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1 Composants logiciel: Feel++, formats de fichier et visualisation Alexandre Ancel Cemosis / Université de Strasbourg 13 Janvier / 20

2 Plan 1 Environnement logiciel & matériel 2 Formats de fichier 3 ParaView 4 Conclusion 2 / 20

3 Plan 1 Environnement logiciel & matériel 2 Formats de fichier 3 ParaView 4 Conclusion 3 / 20

4 Git/Github/mailing lists Git: Logiciel de gestion de version pour fichiers source/texte Permet le travail collaboratif sur un même code source avec gestion des conflits, de l historique, des branches,... Gestion distribuée (Pas nécessairement de serveur centralisé comme svn ou cvs) Github: Hébergement de dépots git et de wikis associés Gestion d issues, bugtracker Permet les contributions externes (avec les pull-requests) Dépots disponibles: (prefixe: https://github.com/feelpp/) angiotk (privé pour le moment): Le dépot principal pour le pipeline AngioTK publications.angiotk (privé): Publications, talks, documents et posters associés media.angiotk (privé): Fichiers media associés aux publications (sous-module de publications.angiotk) Mailing lists: 4 / 20

5 Machine (512GB) Socket P#0 (128GB) NUMANode P#0 (64GB) L3 (6144KB) Core P#0 PU P#0 Core P#1 NUMANode P#1 (64GB) L3 (6144KB) Core P#0 PU P#32 Socket P#2 (128GB) PU P#4 Core P#1 NUMANode P#4 (64GB) L3 (6144KB) Core P#0 PU P#2 PU P#36 Core P#1 NUMANode P#5 (64GB) L3 (6144KB) Core P#0 PU P#34 Host: irma-atlas Indexes: physical PU P#6 Core P#1 PU P#38 Date: lun. 17 févr :45:42 CET Core P#2 PU P#8 Core P#2 PU P#40 Core P#2 PU P#10 Core P#2 PU P#42 Core P#3 PU P#12 Core P#3 PU P#44 Core P#3 PU P#14 Core P#3 PU P#46 Core P#4 PU P#16 Core P#4 PU P#48 Core P#4 PU P#18 Core P#4 PU P#50 Core P#5 PU P#20 Core P#5 PU P#52 Core P#5 PU P#22 Core P#5 PU P#54 Core P#6 PU P#24 Core P#6 PU P#56 Core P#6 PU P#26 Core P#6 PU P#58 Core P#7 PU P#28 Core P#7 PU P#60 Core P#7 PU P#30 Core P#7 PU P#62 Socket P#1 (128GB) NUMANode P#2 (64GB) L3 (6144KB) Core P#0 PU P#1 Core P#1 NUMANode P#3 (64GB) L3 (6144KB) Core P#0 PU P#33 Socket P#3 (128GB) PU P#5 Core P#1 NUMANode P#7 (64GB) L3 (6144KB) Core P#0 PU P#3 PU P#37 Core P#1 NUMANode P#6 (64GB) L3 (6144KB) Core P#0 PU P#35 PU P#7 Core P#1 PU P#39 Core P#2 PU P#9 Core P#2 PU P#41 Core P#2 PU P#11 Core P#2 PU P#43 Core P#3 PU P#13 Core P#3 PU P#45 Core P#3 PU P#15 Core P#3 PU P#47 Core P#4 PU P#17 Core P#4 PU P#49 Core P#4 PU P#19 Core P#4 PU P#51 Core P#5 PU P#21 Core P#5 PU P#53 Core P#5 PU P#23 Core P#5 PU P#55 Core P#6 PU P#25 Core P#6 PU P#57 Core P#6 PU P#27 Core P#6 PU P#59 Core P#7 PU P#29 Core P#7 PU P#61 Core P#7 PU P#31 Core P#7 PU P#63 Serveur de calcul scientifique Irma-atlas: Hébergé à l Institut de Recherche Mathématique Avancée (IRMA) à Strasbourg Caractéristiques techniques: 64 coeurs (8 noeuds NUMA avec 8 coeurs chacun) 512 Go RAM 2.2 To de stockage (SSD) 50 To de stockage pour les données (HDD) Système de base: Debian stable Pour les dévelopements avancés: Possibilité d utiliser des chroots (environnements cloisonnés) avec différentes versions de debian Figure : Architecture matériel d irma-atlas Pour demander un compte (formulaire Google drive): 5 / 20

6 Serveur pour la diffusion des données vivabrain.u-strasbg.fr: Machine virtuelle hébergée à l IRMA à Strasbourg Serveur Midas: Permet la création rapide de sites web et d interfaces web orientées données, Création de groupes d utilisateurs, Publication de données publiquement ou de manière privée, Permet le téléchargement des données avec le générateur de Makefile, CMake (AngioTK). 6 / 20

7 Plan 1 Environnement logiciel & matériel 2 Formats de fichier 3 ParaView 4 Conclusion 7 / 20

8 Formats de fichier dans Feel++ Que sauvegarde-t-on? Maillage(s) Champ(s) de scalaires, de vecteurs ou de tenseurs par sommet/élément géométrique Avec possibilité d avoir plusieurs pas de temps En entrée Gmsh:.msh,.geo Formats de fichiers VTK (Kitware) En sortie Gmsh:.msh Ensight, Ensight Gold (Format Ensight sans limitations) XDMF (description xml) + HDF5 (modèle de données pour le HPC) VTK (Grilles non structurées) Outils de visualisation ParaView (Open-Source, Gratuit): VTK, Ensight, Ensight Gold, HDF5+XDMF. Ensight (Propriétaire, de gratuit à payant): Ensight, Ensight Gold, VTK, HDF5+XDMF. Gmsh (Open-Source, Gratuit): Gmsh, VTK. => Large panel de formats disponibles dans Feel++ 8 / 20

9 Formats de fichier dans Feel++: Entrées/Sorties parallèles Feel++ supporte aussi l écriture parallèle pour certains formats de fichier MPI IO Décrit dans la norme MPI-2.2: openmpi 1.3; Utilisation d opérations collectives pour l écriture dans un fichier (e.g. MPI_File_write_ordered), pas de sérialisation des écritures requise. Permet de réduire le nombre de fichiers en sortie, en utilisant des bibliothèques optimisées Testé jusqu à 500+ processeurs Support Formats Ensight Gold et HDF5: Utilisation de MPI IO VTK: Ecriture parallèle des fichiers par processus 9 / 20

10 Intégration de Feel++ dans le pipeline AngioTK La simulation Feel++ s insère entre les outils de manipulation de maillage et l étape Jemris pour la simulation IRM Feel++ peut générer des fichiers HDF5 et xml qui peuvent être utilisés par Jemris Requiert de la "glue" pour la compatibilité Traitement de maillage.msh,.geo,.vtk Simulation Feel++.xmf,.hdf5 Simulation IRM Jemris 10 / 20

11 Plan 1 Environnement logiciel & matériel 2 Formats de fichier 3 ParaView 4 Conclusion 11 / 20

12 Etat de la visualisation dans Feel++ Développements récents dans le cadre de ParaView Intégration de VTK/ParaView: Entrée, sortie, visualisation In-Situ Travail en cours: Développement de plugin pour l intéraction dans ParaView 12 / 20

13 Qu est ce que la visualisation In-Situ? Approche classique pour la visualisation de données de simulations Simulation numérique... Simulation numérique Stockage Outil de visualisation Stockage In-Situ = Couplage simulation/visualisation Visualiser les données au fur et à mesure de leur génération Simulation numérique... Simulation numérique Outil de visualisation 13 / 20

14 Visualisation In-Situ Augmentation de la puissance de calcul (terascale, petascale,... ). La mémoire et les entrées/sorties restent toujours les limitations principales aux calculs. Avantages Eviter l écriture de données sur le disque, Utiliser les noeuds de calcul pour assister la visualisation, Réduire la longueur du pipeline de la simulation à la visualisation, Démarrage d une session In-Situ sur demande: débuggage, guidage de la simulation. Différentes stratégies: Faiblement couplée: La visualisation et la simulation sont executées sur des ressources différentes. L accès aux données se fait par le réseau. - Envoi de données sur le réseau (bande passante?) Fortement couplée: La visualisation accède directement aux données en mémoire de la simulation. - Contrainte mémoire Hybride: Les données sont pré-traitées dans un contexte fortement couplé, puis envoyées à une ressource concurrente. - Complexité 14 / 20

15 Visualisation In-Situ Implémentation: API Catalyst de ParaView Peu d impact sur le code (génération de données VTK) Modification des données envoyées depuis la simulation avec un script python (Elagage,... ) Possibilité de sauvegarder les données à une certaine fréquence Testée sur plusieurs configurations différentes: ParaView et la simulation lancés localement ParaView lancé localement, simulation lancée sur un cluster distant (Mésocentre de strasbourg) Démo 15 / 20

16 Développement de plugin pour ParaView Actuellement pour le lancement d une simulation, toutes les options sont passées par la ligne de commande ou un fichier de configuration. Objectif: Permettre à l utilisateur d intéragir directement avec la simulation au travers de l IHM Example de cas d utilisation: Base réduite: Au lieu de faire une simulation éléments finis complète, la simulation est découpée en une partie offline et une partie online ; La partie offline permet de construire des bases de données pour un échantillonnage de paramètres pour une simulation ; La partie online (rapide) utilise les bases de données pour reconstruire les solutions en utilisant la configuration de paramètres désirée. Utiliser une interface graphique pour fournir ces paramètres, afin d accéder aux solutions en (quasi-)temps réel 16 / 20

17 Développement de plugin pour ParaView Travail initial: Gmsh avec Onelab (Démarré comme un projet étudiant, puis intégré dans Feel++) 17 / 20

18 Développement de plugin pour ParaView Travail actuellement en cours: Développement d un plugin pour ParaView Extensions futures: généricité, différents composants IHM (uniquement zone de texte pour le moment) Le pipeline complet sera executé au travers d un script python Intégration possible du pipeline jusqu à l étape Feel++ dans ParaView Jemris a aussi une interface en ligne de commande (http://www.jemris.org/ug_command_line.html) Intégration du pipeline entier AngioTK au travers de ParaView et intéraction avec une IHM unique? Démo 18 / 20

19 Plan 1 Environnement logiciel & matériel 2 Formats de fichier 3 ParaView 4 Conclusion 19 / 20

20 Conclusion Formats de fichier: Feel++ a les outils pour s intégrer dans le pipeline AngioTK Visualisation: Possibilité d utiliser la visualisation In-Situ pour le pipeline AngioTK jusqu à l étape Feel++ Intégration de Jemris dans le pipeline geré par ParaView? Perspectives: Combiner les approches de paramétrisation et de visualisation In-Situ: Permettre la paramétrisation pour vérifier la correction de la sortie de chaque étape Utiliser l In-Situ pour les parties lourdes en calcul 20 / 20

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