Elmer sur Qarnot Cloud

Elmer est un logiciel libre d'éléments finis utilisé pour résoudre des équations aux dérivées partielles. Il contient de nombreux modèles pour calculer diverses physiques : flux de fluides, mécanique des structures, électromagnétisme, transferts de chaleur, acoustique, etc. L'exécution de votre simulation Elmer sur Qarnot est aussi simple que de télécharger votre cas et de lancer un script. Voici un aperçu des différentes étapes.

Version

Le cas de test utilise Elmer 9.0, sorti en 2020.

Si une autre version vous intéresse, n'hésitez pas à nous envoyer un e-mail à qlab@qarnot.com.

Cas de test

Veuillez vous assurer que vous avez créé un compte Qarnot.

Ce cas de test est basé sur un exemple de base de cavité à couvercle glissant avec une vitesse supérieure de 10 m/s. Vous pouvez télécharger le dossier du cas ici, qui contient le maillage et les fichiers de configuration du cas avec un script bash pour lancer les commandes Elmer. Vous devez le placer au même niveau que le script de lancement du calcul. Veuillez noter qu'il doit être décompressé avant de pouvoir être utilisé sur Qarnot.

Lancement du cas

Avant de commencer un calcul avec le SDK Python, quelques étapes sont nécessaires :

• Récupérer le jeton d'authentification.
• Installer le SDK Python de Qarnot.

Remarque : en plus du SDK Python, Qarnot fournit des SDK C# et Node.js, ainsi qu'une ligne de commande.

Une fois que tout est configuré, le script suivant doit être utilisé pour démarrer le calcul. Assurez-vous d'avoir copié votre jeton d'authentification dans le script (à la place de <<<MY_SECRET_TOKEN>>>) pour pouvoir lancer la tâche sur Qarnot.

elmer.py

#!/usr/bin/env python

# Import the Qarnot SDK
import qarnot

# Create a connection, from which all other objects will be derived
# Enter client token here
conn = qarnot.connection.Connection(client_token='<<<MY_SECRET_TOKEN>>>')

# Create the task
task = conn.create_task("Hello World - Elmer", "docker-batch", 1)

# Create the input bucket and synchronize with a local folder
# Insert a local folder directory
input_bucket = conn.create_bucket("elmer-in")
input_bucket.sync_directory("cavity10")

# Attach the bucket to the task
task.resources.append(input_bucket)

# Create a result bucket and attach it to the task
task.results = conn.create_bucket("elmer-out")

# Define the Docker image and the command to be run in the container
task.constants["DOCKER_REPO"] = "qarnotlab/elmer"
task.constants["DOCKER_TAG"] = "9.0"
task.constants["DOCKER_CMD"] = "/job/run.sh"

# Submit the task
task.run(output_dir="elmer_results")

Pour lancer ce script, copiez simplement le code précédent dans un script Python, placez-le au même niveau que le dossier cavity et exécutez python3 elmer.py & dans votre terminal.

Résultats

À tout moment, vous pouvez surveiller l'état de votre tâche sur l'interface web générale de la Console.

Vous devriez également avoir maintenant un dossier de résultats dans le bucket de sortie et sur votre ordinateur, contenant tous les résultats numériques. Vous pouvez ouvrir le fichier case_t0001.vtu (dans le dossier square) dans Paraview ou tout autre visualiseur. Vous pouvez aussi utiliser notre payload Paraview Web pour visualiser les résultats en ligne si nécessaire.

Conclusion

Et voilà ! Si vous avez des questions, veuillez contacter qlab@qarnot.com et nous vous aiderons avec plaisir !