Master Calcul haute performance, simulation

A+ A- Aa
Partager cette page :
Nature
Formation diplômante
Lieu(x) de formation
Perpignan
Accessible en
  • Formation initiale

Résumé

La simulation numérique est un outil essentiel pour la recherche scientifique mais aussi pour de nombreux secteurs industriels (météorologie, calculs d’aérodynamique ou de résistance des matériaux, modélisation moléculaire, finance, etc.), reposant sur des savoir-faire pointus en modélisation et en programmation. Guidé par les besoins des utilisateurs de simuler des problèmes toujours plus complexes, le domaine est fortement lié à celui du calcul haute performance (HPC) et au développement de méthodes et techniques de programmation massivement parallèles.

Cependant, à côté du besoin récurrent de simuler des phénomènes toujours plus complexes, une évolution nette du secteur apparaît, concernant la fiabilité des résultats obtenus. En effet, lors d’une simulation numérique des erreurs d’approximation sont introduites tout au long de la chaîne (modèles, méthodes et algorithmes, calculs en précision fini) qui peuvent remettre en cause la pertinence des résultats obtenus. La complexité des simulations devient telle qu’il est extrêmement difficile de les répéter dans des contextes distincts (environnements informatiques légèrement différents), ce qui va à l’encontre de toute démarche scientifique. Le fait que la reproductibilité numérique soit un axe de recherche en plein essor confirme la préoccupation croissante de la communauté scientifique pour ce sujet.

Objectifs

L’objectif de ce Master est de donner aux étudiants une double formation en informatique et mathématiques où l’accent est porté sur les approximations tout au long de chaîne allant de la modélisation à la simulation. Cette formation fournira un savoir-faire solide sur les techniques de programmation de l’informatique haute performance, la précision et la reproductibilité numérique, une maîtrise des techniques d’analyse et de modélisation mathématique en mécanique, physique, économie et marchés de l’énergie ainsi qu’une expertise en simulation numérique au sens large. Une attention particulière sera accordée aux estimations d’erreurs : de modèle, de discrétisation, d’implémentation et de simulation.

La finalité de ce Master est d’une part la poursuite en thèse pour des étudiants qui seront susceptibles de faire carrière dans le domaine de la recherche scientifique et de l’enseignement supérieur et, d’autre part, l’emploi dans des bureaux d’étude de grands groupes industriels de plus en plus sensibles à la qualité des simulations. Par ailleurs, la formation dispensée en première année de ce Master offre la possibilité aux étudiants d’intégrer certaines grandes écoles d’ingénieur ou une deuxième année d’un autre Master (selon une procédure de validation des acquis).

Savoir-faire et compétences

Le principal objectif du premier semestre est de donner à tous les bases en informatique, mathématiques et modélisation nécessaires à la poursuite du Master. Il s’agit d’harmoniser le niveau entre les étudiants, de faire naître une culture et un intérêt commun pour la modélisation et le calcul.

Le but du semestre 2 est de donner aux étudiants les connaissances fondamentales du domaine. En informatique, l’enseignement se focalise sur la théorie et la pratique du calcul intensif et sur les méthodes de calcul sur ordinateur. En mathématiques appliquées et modélisation, l’accent sera mis sur les outils mathématiques pour manipuler et résoudre les EDP et leurs applications avec notamment les techniques d’analyse et les méthodes de discrétisation. En général, une attention particulière sera accordée aux problèmes de précision des calculs et aux estimations des erreurs des méthodes numériques étudiées.

Le semestre 3 est un semestre d’approfondissement des connaissances et de spécialisation. Il est organisé en un tronc commun pluridisciplinaire proposant des compléments en HPC, validation numérique ainsi que des approfondissements en modélisation mathématique. Ce tronc commun est complété par une liste de cours optionnels de spécialisations permettant aux étudiants de renforcer leurs connaissances en informatique, mathématiques appliquées ou modélisation en lien avec des métiers.

A côté du socle de connaissances purement techniques, un futur cadre scientifique doit posséder des connaissances générales concernant l’organisation des entreprises, la rédaction de rapports, le travail en groupe, etc. et aussi avoir une vision générale des secteurs d’activités qui utilisent la simulation. Pour répondre à ce besoin, un certain nombre de cours non techniques sont proposés à chaque semestre, ainsi qu’un séminaire d’ouverture professionnelle donnant lieu à l’obtention de crédits ECTS, deux stages et un projet de synthèse effectué en groupe.

Enfin, plusieurs mises en situations sont prévues tout au long du Master : stage d’immersion en milieu professionnel en première année, projet de synthèse par groupe et stage de longue durée en seconde année.

Conditions d'accès

Calendrier des candidatures en M1

Consulter le calendrier


Critères d'admission en M1

Capacité d'accueil globale : 24

Mentions de licences conseillées

Informatique ; Mathématiques.

Pré requis
Des notions de programmation sont souhaitables pour les étudiants qui sont issus d’une Licence de Mathématiques. Les étudiants provenant d’une Licence d’Informatique devront montrer une ouverture d’esprit pour les Mathématiques.

Critères d'examen des dossiers
1. Dossier rendu complet et dans les délais impartis

2. Relevé de notes

3. Lettre de motivation

4. Cohérence du parcours L- M et parcours de M2 visé

5. Lettre(s) de recommandation

6. Classement

Modalités de recours en cas de refus à une demande de candidature en M1

Critères d'admission en M2

Admission sur dossier.

Organisation générale des études

Connaitre les crédits ECTS pour ce master
ECTS
Master 1
Master 2




Semestre 1

UE1- Informatique fondamentale
  • Processeurs et compilation
  • Algorithmique et programmation en C et C++
UE2 - Socle commun en mathématiques et physique
  • Algèbre matricielle et algèbre tensorielle
  • Analyse et calcul numériques en Matlab
  • Probabilités et statistiques
  • Eléments de physique
UE3 - Langage et communication
  • Anglais courant et technique
  • Français : rapports et exposés
  • Communication et posture professionnelle
  • Séminaire d’ouverture professionnelle

Semestre 2

UE1 - Calcul haute performance
  • Architectures et modèles de calcul
  • Algorithmique et programmation parallèle
UE2 - Précision des calculs
  • Algorithmes numériques et stochastiques
  • Calcul formel, exact et approché
UE3 - Méthodes mathématiques pour la modélisation
  • Introduction aux EDP et aux méthodes variationnelles
  • Analyse numérique des EDP et applications en mécanique
UE4 - Ouvertures professionnelle 1
  • Préparation au C2i niveau 2 Métiers de l’ingénieur
  • Séminaire d’ouverture professionnelle
  • Stage d’immersion en milieu professionnel

Semestre 3

UE1- Calcul : performances et précision
  • Programmation parallèle 2
  • Validation numérique
UE2 - Méthodes numériques avancées
  • Modélisation mathématique en mécanique des milieux continus
  • Méthodes de calcul numérique haute performance
UE3 - Spécialisation en informatique (2 matières)
  • Analyse et optimisation des performances des logiciels
  • Reproductibilité numérique en HPC
  • Automates cellulaires et méthodes de Bolzmann sur réseaux
  • Traitements numériques dans les systèmes embarqués critiques
UE4 - Spécialisation en modélisation mathématique
  • 1 matière au choix :
    HPC et Techniques mathématiques en mécanique non linéaire
    Méthodes analytiques et numériques pour la physique
    Modélisation et méthodes :
    Modélisation en économie et marchés de l’énergie
    Méthodes mathématiques pour les marchés de l’énergie
UE5 - Ouvertures professionnelles 2
  • Conduite vers l’emploi
  • Découverte de la recherche
  • Séminaire d’ouverture professionnelle
  • Projet de synthèse

Semestre 4

UE1- Stage de fin d’études
  • Stage recherche ou Projet Professionnalisant Partenaires - Université

Poursuites d'études

Inscription en Doctorat
Contact : jpla@univ-perp.fr

Débouchés professionnels

A l’issue du Master, les étudiants diplômés doivent :
1. Être capables de modéliser un phénomène physique simple ou de comprendre une modélisation physique complexe reposant sur des systèmes d’EDO ou EDP ou bien un problème d’optimisation.
2. Avoir les connaissances en algorithmique, programmation et architecture des ordinateurs pour pouvoir implémenter la simulation d’un modèle sur différents types de machines parallèles.
3. Comprendre, savoir estimer et éventuellement borner les erreurs d’approximations commises tout au long de la chaîne, et enfin savoir effectuer les tâches précédentes seul de façon autonome, ou en équipe, ou enfin en tant que chef de projet.

La finalité de ce Master est d’une part la poursuite en thèse pour des étudiants qui seront susceptibles de faire carrière dans le domaine de la recherche scientifique et de l’enseignement supérieur et, d’autre part, l’emploi dans des bureaux d’étude de grands groupes industriels de plus en plus sensibles à la qualité des simulations. Les étudiants du présent Master occuperont de façon privilégiée des postes d’ingénieurs dans les domaines du calcul scientifique, du calcul distribué, de la modélisation mathématique et mécanique. Ils intégreront des laboratoires de la recherche publique ou des EPIC mais aussi des grands groupes industriels dans les secteurs consommateurs de simulation numérique: aéronautique et spatial, automobile, prospective pétrolière, énergies renouvelables ou nucléaire, finance, etc. Les nombreux liens entre les laboratoires d’appui du Master et les entreprises de ce secteur faciliteront les échanges.

Responsable(s)

Contact administratif

Responsable pédagogique
Matthieu Martel

Administration Scolarité Faculté des Sciences
04 30 19 23 07
04 68 66 21 28
facscien@univ-perp.fr

Formation continue
04 68 66 20 61
dorothee.calvet@univ-perp.fr

Direction de l’Orientation, des Stages et de l’Insertion Professionnelle (DOSIP)

Bât B (rez-de-chaussée)
04 68 66 20 42
dosip@univ-perp.fr
Partager cette page :

Mise à jour le 7 juin 2017