Compression de maillages structurés pour la simulation en géosciences : une approche intégrée par ondelettes avec HexaShrink et le modèle Lundi

Le volume global des données scientifiques produites par simulation numérique est en augmentation notable. Cette volumétrie incite depuis peu les communautés en modélisation à employer des méthodes de compression, sans pertes ou à précision variable. Si la compression de données scientifiques comprimées peut atténuer les problèmes croissants de stockage primaire, elle peut également jouer d’autres rôles à différentes étapes du workflow pour améliorer les performances des outils de calculs, limités notamment en capacité mémoire et en bande passante. Néanmoins, ce type d’approche ne doit pas se faire au détriment de la qualité de la simulation. Nous analysons ici l’impact d’un codage à précision variable (obtenu par combinaison d’un compandeur, de transformées en ondelettes et d’un codage par arbre-zéro/zerotree) sur des données de simulation issues des géosciences. Pour valider notre approche nous le comparons à deux codeurs de référence utilisés dans différents domaines scientifiques (SZ, ZFP) selon différentes métriques objectives corrélées à la validation subjective de la simulation.