[en] Lattice Boltzmann-based (LB) simulations are well suited to the simulation offluid flows in complex structures encountered in chemical engineering likeporous media or structured packing used in distillation and reactivedistillation columns. These simulations require large amounts ofmemory (around 10 gigabytes) and would require very long execution times(around 2 years) if executed on a single powerful desktop computer.</p><p>The execution of LB simulations in a distributed way (for example, usingcluster computing) can decrease the execution time and reduces the memoryrequirements for each computer. Dynamic Heterogeneous Clusters (DHC) is a classof clusters involving computers inter-connected by a local area network; thesecomputers are potentially unreliable and do not share the same architecture,operating system, computational power, etc. However, DHCs are easy to setup and extend,and are made of affordable computers.</p><p>The design and development of a software system which organizes large scaleDHCs in an efficient, scalable and robust way for implementing very large scaleLB simulations is challenging.In order to avoid that some computers are overloaded and slowdown the overall execution, the heterogeneity of computational power should betaken into account. In addition, the failure of one or several computers duringthe execution of a simulation should not prevent its completion.</p><p>In the context of this thesis, a simulation tool called LaBoGrid wasdesigned. It uses existing static load balancing tools and implements anoriginal dynamic load balancing method in order to distribute the simulation ina way that minimizes its execution time. In addition, a distributed and scalablefault-tolerance mechanism based on the regular saving of simulation's stateis proposed. Finally, LaBoGrid is based on a distributed master-slavemodel that is robust and potentially scalable.</p><br/><p>Les simulations basées sur les méthodes de Lattice Boltzmann sont bienadaptées aux simulations d'écoulements de fluides à l'intérieur de structurescomplexes rencontrées en génie chimique, telles que les milieux poreux ou lesempilements structurés utilisés dans des colonnes de distillation et dedistillation réactive. Elles requièrent toutefois de grandes quantités demémoire (environ 10 gigaoctets). Par ailleurs, leur exécution sur un seulordinateur de bureau puissant nécessiterait un temps très long (environ deuxans).</p><p>Il est possible de réduire à la fois le temps d'exécution et la quantité demémoire requise par ordinateur en exécutant les simulations LB de manièredistribuée, par exemple en utilisant un cluster. Un Cluster HétérogèneDynamique (CHD) est une classe de clusters impliquant des ordinateursqui sont interconnectés au moyen d'un réseau local, qui ne sont pasnécessairement fiables et qui ne partagent pas la même architecture, lemême système d'exploitation, la même puissance de calcul, etc. En revanche, lesCHD sont faciles à installer, à étendre et peu coûteux.</p><p>Concevoir et développer un logiciel capable de gérer des CHD à grande échellede façon efficace, extensible et robuste et capable d'effectuer des simulationsLB à très grande échelle constitue un défi. L'hétérogénéité de la puissance decalcul doit être prise en compte afin d'éviter que certains ordinateurs soientdébordés et ralentissent le temps global d'exécution. En outre, une panne d'unou de plusieurs ordinateurs pendant l'exécution d'une simulation ne devrait pasempêcher son achèvement.</p><p>Dans le contexte de cette thèse, un outil de simulation appelé LaBoGrid a étéconçu. LaBoGrid utilise des outils existants derépartition statique de la charge et implémente une méthode originale derépartition dynamique de la charge, ce qui lui permet de distribuer unesimulation LB de manière à minimiser son temps d'exécution. De plus, un mécanisme distribuéet extensible de tolérance aux pannes,fondé sur une sauvegarde régulière de l'état de simulation, est proposé. Enfin,LaBoGrid se base sur un modèle distribué de type « maître-esclaves » qui estrobuste et potentiellement extensible.
