EOS est un outil de calcul scientifique (OCS) d’équations d’état, utilisé par plusieurs codes de thermo-hydraulique et de mécanique des fluides (NeptuneCFD, CATHARE, TRUST, TrioCFD, FLICA, …) pour déterminer les propriétés thermodynamiques de fluides mono- et diphasiques à partir de couples de variables tels que (pression, température), (pression, enthalpie), etc.

Développé en C++ et complété par des scripts bash/python, le code est devenu open-source en 2023 (version 2.0.0). Sa grande modularité constitue un atout, mais son architecture, aujourd’hui vieillissante, entraîne une consommation importante de ressources de calcul. Une première étude de performance a déjà permis un gain d’environ 40 % de temps de calcul sur certaines tables dans la version 2.1, tout en mettant en évidence plusieurs points faibles impactant les performances globales.

Le stage proposé consistera à analyser ces limitations, à apporter des corrections ciblées et à poursuivre l’étude de performance afin d’améliorer la rapidité et l’efficacité du code.

Objectif du stage:
Concevoir, prototyper et valider des améliorations d’architecture C++ et de gestion de la mémoire afin de réduire le temps de calcul d’EOS, sans compromettre la précision ni la modularité de l’API. Les efforts porteront sur l’optimisation des accès mémoire et des sections de code critiques mises en évidence par des études de performance sur des cas de référence.

Pistes techniques d’amélioration:

1. Architecture du code en C++

• Mieux séparer les parties du code : d’un côté les modèles physiques (équations d’état), de l’autre les tables et structures de données.
• Réduire les dépendances entre modules pour que les modifications n’obligent pas à tout recompiler.
• Moderniser les interfaces pour qu’elles soient plus simples à utiliser et plus stables dans le temps

2. Gestion de la mémoire

• Améliorer l’organisation des données pour qu’elles soient utilisées plus efficacement par le processeur 
• Limiter le nombre d’allocations mémoire répétées en réutilisant des zones de mémoire déjà réservées.

3. Polymorphisme et performance

• Remplacer certaines utilisations lourdes du “polymorphisme dynamique” (héritage + fonctions virtuelles) par des solutions plus légères lorsque les choix peuvent être connus à la compilation. Cela permettrait de réduire les appels indirects et de faciliter l’optimisation automatique du code par le compilateur.

Compétences recherchées
• Solides bases en C++, structures de données, profiling et optimisation.
• Connaissances en numérique/thermodynamique appréciées.
• Culture ingénierie logicielle (tests, CI, doc).

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