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  • LMGC90 Sprint at Logilab in March 2013

    2013/03/28 by Vladimir Popescu

    LMGC90 Sprint at Logilab

    At the end of March 2013, Logilab hosted a sprint on the LMGC90 simulation code in Paris.

    LMGC90 is an open-source software developed at the LMGC ("Laboratoire de Mécanique et Génie Civil" -- "Mechanics and Civil Engineering Laboratory") of the CNRS, in Montpellier, France. LMGC90 is devoted to contact mechanics and is, thus, able to model large collections of deformable or undeformable physical objects of various shapes, with numerous interaction laws. LMGC90 also allows for multiphysics coupling.

    Sprint Participants

    More than ten hackers joined in from:

    • the LMGC, which leads LMCG90 development and aims at constantly improving its architecture and usability;
    • the Innovation and Research Department of the SNCF (the French state-owned railway company), which uses LMGC90 to study railway mechanics, and more specifically, the ballast;
    • the LaMSID ("Laboratoire de Mécanique des Structures Industrielles Durables", "Laboratory for the Mechanics of Ageing Industrial Structures") laboratory of the EDF / CNRS / CEA , which has an strong expertise on Code_ASTER and LMGC90;
    • Logilab, as the developer, for the SNCF, of a CubicWeb-based platform dedicated to the simulation data and knowledge management.

    After a great introduction to LMGC90 by Frédéric Dubois and some preliminary discussions, teams were quickly constituted around the common areas of interest.

    Enhancing LMGC90's Python API to build core objects

    As of the sprint date, LMGC90 is mainly developed in Fortran, but also contains Python code for two purposes:

    • Exposing the Fortran functions and subroutines in the LMGC90 core to Python; this is achieved using Fortran 2003's ISO_C_BINDING module and Swig. These Python bindings are grouped in a module called ChiPy.
    • Making it easy to generate input data (so called "DATBOX" files) using Python. This is done through a module called Pre_LMGC.

    The main drawback of this approach is the double modelling of data that this architecture implies: once in the core and once in Pre_LMGC.

    It was decided to build a unique user-level Python layer on top of ChiPy, that would be able to build the computational problem description and write the DATBOX input files (currently achieved by using Pre_LMGC), as well as to drive the simulation and read the OUTBOX result files (currently by using direct ChiPy calls).

    This task has been met with success, since, in the short time span available (half a day, basically), the team managed to build some object types using ChiPy calls and save them into a DATBOX.

    Using the Python API to feed a computation data store

    This topic involved importing LMGC90 DATBOX data into the numerical platform developed by Logilab for the SNCF.

    This was achieved using ChiPy as a Python API to the Fortran core to get:

    • the bodies involved in the computation, along with their materials, behaviour laws (with their associated parameters), geometries (expressed in terms of zones);
    • the interactions between these bodies, along with their interaction laws (and associated parameters, e.g. friction coefficient) and body pair (each interaction is defined between two bodies);
    • the interaction groups, which contain interactions that have the same interaction law.

    There is still a lot of work to be done (notably regarding the charges applied to the bodies), but this is already a great achievement. This could only have occured in a sprint, were every needed expertise is available:

    • the SNCF experts were there to clarify the import needs and check the overall direction;

    • Logilab implemented a data model based on CubicWeb, and imported the data using the ChiPy bindings developed on-demand by the LMGC core developer team, using the usual-for-them ISO_C_BINDING/ Swig Fortran wrapping dance.
    • Logilab undertook the data import; to this end, it asked the LMGC how the relevant information from LMGC90 can be exposed to Python via the ChiPy API.

    Using HDF5 as a data storage backend for LMGC90

    The main point of this topic was to replace the in-house DATBOX/OUTBOX textual format used by LMGC90 to store input and output data, with an open, standard and efficient format.

    Several formats have been considered, like HDF5, MED and NetCDF4.

    MED has been ruled out for the moment, because it lacks the support for storing body contact information. HDF5 was chosen at last because of the quality of its Python libraries, h5py and pytables, and the ease of use tools like h5fs provide.

    Alain Leufroy from Logilab quickly presented h5py and h5fs usage, and the team started its work, measuring the performance impact of the storage pattern of LMGC90 data. This was quickly achieved, as the LMGC experts made it easy to setup tests of various sizes, and as the Logilab developers managed to understand the concepts and implement the required code in a fast and agile way.

    Debian / Ubuntu Packaging of LMGC90

    This topic turned out to be more difficult than initially assessed, mainly because LMGC90 has dependencies to non-packaged external libraries, which thus had to be packaged first:

    • the Matlib linear algebra library, written in C,
    • the Lapack95 library, which is a Fortran95 interface to the Lapack library.

    Logilab kept working on this after the sprint and produced packages that are currently being tested by the LMGC team. Some changes are expected (for instance, Python modules should be prefixed with a proper namespace) before the packages can be submitted for inclusion into Debian. The expertise of Logilab regarding Debian packaging was of great help for this task. This will hopefully help to spread the use of LMGC90.

    Distributed Version Control System for LMGC90

    As you may know, Logilab is really fond of Mercurial as a DVCS. Our company invested a lot into the development of the great evolve extension, which makes Mercurial a very powerful tool to efficiently manage the team development of software in a clean fashion.

    This is why Logilab presented Mercurial's features and advantages over the current VCS used to manage LMGC90 sources, namely svn, to the other participants of the Sprint. This was appreciated and will hopefully benefit to LMGC90 ease of development and spread among the Open Source community.


    All in all, this two-day sprint on LMGC90, involving participants from several industrial and academic institutions has been a great success. A lot of code has been written but, more importantly, several stepping stones have been laid, such as:

    • the general LMGC90 data access architecture, with the Python layer on top of the LMGC90 core;
    • the data storage format, namely HDF5.

    Colaterally somehow, several other results have also been achieved:

    • partial LMGC90 data import into the SNCF CubicWeb-based numerical platform,
    • Debian / Ubuntu packaging of LMGC90 and dependencies.

    On a final note, one would say that we greatly appreciated the cooperation between the participants, which we found pleasant and efficient. We look forward to finding more occasions to work together.

  • Deuxième hackathon codes libres de mécanique

    2014/04/07 by Nicolas Chauvat


    Le 27 mars 2014, Logilab a accueilli un hackathon consacré aux codes libres de simulation des phénomènes mécaniques. Etaient présents:

    • Patrick Pizette, Sébastien Rémond (Ecole des Mines de Douai / DemGCE)
    • Frédéric Dubois, Rémy Mozul (LMGC Montpellier / LMGC90)
    • Mickaël Abbas, Mathieu Courtois (EDF R&D / Code_Aster)
    • Alexandre Martin (LAMSID / Code_Aster)
    • Luca Dall'Olio, Maximilien Siavelis (Alneos)
    • Florent Cayré, Nicolas Chauvat, Denis Laxalde, Alain Leufroy (Logilab)

    DemGCE et LMGC90

    Patrick Pizette et Sébastien Rémond des Mines de Douai sont venus parler de leur code de modélisation DemGCE de "sphères molles" (aussi appelé smooth DEM), des potentialités d'intégration de leurs algorithmes dans LMGC90 avec Frédéric Dubois du LMGC et de l'interface Simulagora développée par Logilab. DemGCE est un code DEM en 3D développé en C par le laboratoire des Mines de Douai. Il effectuera bientôt des calculs parallèles en mémoire partagée grâce à OpenMP. Après une présentation générale de LMGC90, de son écosystème et de ses applications, ils ont pu lancer leurs premiers calculs en mode dynamique des contacts en appelant via l'interface Python leurs propres configurations d'empilements granulaires.

    Ils ont grandement apprécié l'architecture logicielle de LMGC90, et en particulier son utilisation comme une bibliothèque de calcul via Python, la prise en compte de particules de forme polyhédrique et les aspects visualisations avec Paraview. Il a été discuté de la réutilisation de la partie post/traitement visualisation via un fichier standard ou une bibliothèque dédiée visu DEM.

    Frédéric Dubois semblait intéressé par l'élargissement de la communauté et du spectre des cas d'utilisation, ainsi que par certains algorithmes mis au point par les Mines de Douai sur la génération géométrique d'empilements. Il serait envisageable d'ajouter à LMGC90 les lois d'interaction de la "smooth DEM" en 3D, car elles ne sont aujourd'hui implémentées dans LMGC90 que pour les cas 2D. Cela permettrait de tester en mode "utilisateur" le code LMGC90 et de faire une comparaison avec le code des Mines de Douai (efficacité parallélisation, etc.).

    Florent Cayré a fait une démonstration du potentiel de Simulagora.

    LMGC90 et Code_Aster dans Debian

    Denis Laxalde de Logilab a travaillé d'une part avec Rémy Mozul du LMGC sur l'empaquetage Debian de LMGC90 (pour intégrer en amont les modifications nécessaires), et d'autre part avec Mathieu Courtois d'EDF R&D, pour finaliser l'empaquetage de Code_Aster et notamment discuter de la problématique du lien avec la bibliothèque Metis: la version actuellement utilisée dans Code_Aster (Metis 4), n'est pas publiée dans une licence compatible avec la section principale de Debian. Pour cette raison, Code_Aster n'est pas compilé avec le support MED dans Debian actuellement. En revanche la version 5 de Metis a une licence compatible et se trouve déjà dans Debian. Utiliser cette version permettrait d'avoir Code_Aster avec le support Metis dans Debian. Cependant, le passage de la version 4 à la version 5 de Metis ne semble pas trivial.

    Voir les tickets:

    Replier LibAster dans Code_Aster

    Alain Leufroy et Nicolas Chauvat de Logilab ont travaillé à transformer LibAster en une liste de pull request sur la forge bitbucket de Code_Aster. Ils ont présenté leurs modifications à Mathieu Courtois d'EDF R&D ce qui facilitera leur intégration.

    Voir les tickets:

    Suppression du superviseur dans Code_Aster

    En fin de journée, Alain Leufroy, Nicolas Chauvat et Mathieu Courtois ont échangé leurs idées sur la simplification/suppression du superviseur de commandes actuel de Code_Aster. Il est souhaitable que la vérification de la syntaxe (choix des mots-clés) soit dissociée de l'étape d'exécution.

    La vérification pourrait s'appuyer sur un outil comme pylint, la description de la syntaxe des commandes de Code_Aster pour pylint pourrait également permettre de produire un catalogue compréhensible par Eficas.

    L'avantage d'utiliser pylint serait de vérifier le fichier de commandes avant l'exécution même si celui-ci contient d'autres instructions Python.

    Allocation mémoire dans Code_Aster

    Mickaël Abbas d'EDF R&D s'est intéressé à la modernisation de l'allocation mémoire dans Code_Aster et a listé les difficultés techniques à surmonter ; l'objectif visé est un accès facilité aux données numériques du Fortran depuis l'interface Python. Une des difficultés est le partage des types dérivés Fortran en Python. Rémy Mozul du LMGC et Denis Laxalde de Logilab ont exploré une solution technique basée sur Cython et ISO-C-Bindings. De son côté Mickaël Abbas a contribué à l'avancement de cette tâche directement dans Code_Aster.

    Doxygen pour documentation des sources de Code_Aster

    Luca Dall'Olio d'Alneos et Mathieu Courtois ont testé la mise en place de Doxygen pour documenter Code_Aster. Le fichier de configuration pour doxygen a été modifié pour extraire les commentaires à partir de code Fortran (les commentaires doivent se trouver au dessus de la déclaration de la fonction, par exemple). La configuration doxygen a été restituée dans le depôt Bitbucket. Reste à évaluer s'il y aura besoin de plusieurs configurations (pour la partie C, Python et Fortran) ou si une seule suffira. Une configuration particulière permet d'extraire, pour chaque fonction, les points où elle est appelée et les autres fonctions utilisées. Un exemple a été produit pour montrer comment écrire des équations en syntaxe Latex, la génération de la documentation nécessite plus d'une heure (seule la partie graphique peut être parallélisée). La documentation produite devrait être publiée sur le site de Code_Aster.

    La suite envisagée est de coupler Doxygen avec Breathe et Sphinx pour compléter la documentation extraite du code source de textes plus détaillés.

    La génération de cette documentation devrait être une cible de waf, par exemple waf doc. Un aperçu rapide du rendu de la documentation d'un module serait possible par waf doc file1.F90 [file2.c [...]].

    Voir Code Aster #18 configure doxygen to comment the source files

    Catalogue d'éléments finis

    Maximilien Siavelis d'Alneos et Alexandre Martin du LAMSID, rejoints en fin de journée par Frédéric Dubois du LMGC ainsi que Nicolas Chauvat et Florent Cayré de Logilab, ont travaillé à faciliter la description des catalogues d'éléments finis dans Code_Aster. La définition de ce qui caractérise un élément fini a fait l'objet de débats passionnés. Les points discutés nourriront le travail d'Alexandre Martin sur ce sujet dans Code_Aster. Alexandre Martin a déjà renvoyé aux participants un article qu'il a écrit pour résumer les débats.

    Remontée d'erreurs de fortran vers Python

    Mathieu Courtois d'EDF R&D a montré à Rémy Mozul du LMGC un mécanisme de remontée d'exception du Fortran vers le Python, qui permettra d'améliorer la gestion des erreurs dans LMGC90, qui a posé problème dans un projet réalisé par Denis Laxalde de Logilab pour la SNCF.

    Voir aster_exceptions.c


    Tous les participants semblaient contents de ce deuxième hackathon, qui faisait suite à la première édition de mars 2013 . La prochaine édition aura lieu à l'automne 2014 ou au printemps 2015, ne la manquez pas !