Dans le cadre d’un calcul Monte-Carlo d’évolution d’un cœur de REP (réacteur à eau pressurisée), il est nécessaire de calculer un très grand nombre de taux de réaction neutron-noyau, impliquant un volume de données pouvant dépasser la capacité mémoire d’un nœud de calcul sur les supercalculateurs actuels. Dans le cadre de Tripoli-5, les architectures à mémoire distribuée ont été identifiées comme cible pour le déploiement de calcul à haute performance. Pour exploiter de telles architectures il convient donc d’utiliser des approches de décomposition de données, notamment sur les taux de réaction. Toutefois, avec une méthode de parallélisation classique, les processus n’ont pas d’affinité particulière pour les taux qu’ils hébergent localement ; au contraire, chaque taux reçoit des contributions de manière uniforme de tous les processus. Les accès aux données décomposées peuvent s’avérer coûteux quand ces derniers imposent une utilisation intensive des communications. Toutefois, des mécanismes de communications unidirectionnelles comme par exemple les MPI RMA (Message Passing Interface, Remote Memory Access) permettent de faciliter ses accès aussi bien en termes d’expressions que de performances.
L’objectif de cette thèse est de proposer une méthode de décomposition partielle de données en s’appuyant sur des mécanismes de communications unidirectionnelles pour accéder aux données stockées à distance, telles que les taux de réaction. Une telle approche permettra de réduire considérablement le volume de donnée stocké en mémoire sur chaque nœud de calcul sans engendrer une forte dégradation des performances.