Equilibrage et régulation de charge dans les machines parallèles à mémoire distribuée

par Mihaela Juganaru

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Bernard Péroche.

Soutenue en 1999

à Saint-Etienne, EMSE .


  • Résumé

    La résolution du problème d'allocation de charge représente un enjeu important dans l'exploitation des machines parallèles. Nous faisons d'abord une étude bibliographique de ce problème dans le cadre des architectures à mémoire distribuée en mettant l'accent sur l'allocation dynamique, plus précisément sur l'équilibrage et la régulation de charges régulières. Une stratégie originale de régulation basée sur un calcul de préfixe généralisé est proposée. Elle s'avère à la fois correcte, exacte et indépendante du réseau d'interconnexion de processeurs. Un noyau de régulation de charge basé sur cette stratégie est développé. Nous poursuivons ensuite avec une analyse de son temps total d'exécution. Nous trouvons qu'une loi de probabilité de Gumbel modélise le temps maximal d'exécution. A partir de ce résultat nous inférons des politiques d'initiation et de décision pour la mise en oeuvre de là stratégie proposée. L'algorithme de régulation ainsi obtenu est donc efficace. Une application de simulation des phénomènes mécaniques, déformation-recristallisation à chaud des agrégats polycristallins, est développée. Pour cette application dynamique nous utilisons le noyau de régulation de charge avec les politiques d'initiation et décision proposés. L'algorithme complet s'avère en pratique correct, stable et efficace.


  • Résumé

    Solving the load allocation problem is an important issue for using and operating parallel machines. We start with a state of arts of this problem for distributed memory architectures; we focus on dynamic allocation, more exactly on load balancing for regular load. An originalload balancing strategy based on a generalized prefix calculation is proposed. This strategy is correct, exact and independent on the processors interconnexion network. A load balancing kernel is implemented. We continue our study with an analysis of the execution time of this strategy. The main result is that a Gumbel distribution law modelizes the maximal execution time. Based on this results we infer a decision policy for initiating and running the load balancing process. So the proposed load balancing algorithm is efficient. An application for mechanical process simulation (large-strain deformation and recrystallization) is developed. For this dynamic application we use our load balancing kernel and the initiation and decision policies. In practice the load balancing algorithm" is always correct, stable and efficient.

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  • Détails : 1 vol. (159 p.)
  • Annexes : Bibliographie p.137-154

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