La programmation dynamique non-serial dans les modèles de calcul parallèle BSP/CGM

The polyadic non-serial dynamic programming in the parallel computing model BSP/CGM

• Auteur / Autrice : Mounir Kechid
• Direction : Jean-Frédéric Myoupo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences. Informatique
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Amiens

Mots clés

Mots clés contrôlés

Multiprocesseurs

Programmation dynamique

Parallélisme (informatique)

Algorithmes parallèles

Résumé

Nous assistons cette décennie à une tendance (migration) du hardware parallèle vers les systèmes multiprocesseurs à gros-grain. Cependant, la majorité du logiciel parallèle traditionnel est conçue pour des systèmes grain-fin et pour des machines à mémoire partagée. L'un des principaux défis actuels des chercheurs en conception d'algorithmes parallèles est de réduire cette incompatibilité dite « écart logiciel-matériel ». Un grand intérêt est ainsi porté à la conception d'algorithmes parallèles efficaces pour les multiprocesseurs gros-grain. C'est dans ce cadre que s'inscrit cette thèse. Nous utilisons le modèle de calcul parallèle BSP/CGM (Bulk synchronous parallel Coarse Grained Multicomputers) pour concevoir des solutions pour des problèmes faisant appel à la technique de programmation dynamique. Nous nous intéressons à un échantillon typique de la programmation dynamique du type polyadique non-serial qui est caractérisée par une très forte dépendance de calculs. Il s'agit d'une importante classe de problèmes largement utilisés dans les applications à haute performance (tel que : le problème d'ordonnancement de produit de chaîne de matrices : OPCM, le problème de l'arbre binaire de recherche optimale : ABRO, le problème de triangulation de polygones convexe : TPC. . . ). Nous présentons tout d'abord une étude détaillée de l'outil de conception, i. E. Le modèle BSP/CGM, ainsi qu'une proposition de raffinement du modèle de coût BSP en vue d'améliorer son exactitude de prédiction. Nous présentons ensuite une solution BSP/CGM générique pour la classe de problèmes précitée. Enfin, après une étude des contraintes de l'accélération de cette solution générique dans le modèle BSP/CGM, pour les problèmes OPCM et ABRO, deux algorithmes BSP/CGM accélérés sont proposés.

We attend this decade a trend (migration) of the parallel hardware towards coarse-grain multiprocessor systems. However, the majority of the traditional parallel software is designed for fine-grain system and for shared memory machines. One of the main current challenges of the researchers in design of parallel algorithms is to reduce this incompatibility said “software-hardware gap”. Big interest is so focused on the design of efficient parallel algorithms for coarse-grain multi-processors systems. It's in this context that this thesis contributes. We use the BSP/CGM parallel computing model (Bulk synchronous parallel Coarse Grained Multicomputer) to design solutions for problems using dynamic programming approach. We are interested in a typical sample of the dynamic programming polyadic non-serial which is characterized by a very strong dependence of calculations. It is about an important class of problems widely used in the high-performance applications (MCOP: the matrix chain ordering problem, OBST: the optimal binary search tree problem, CTP: the convex polygons triangulation). We firstly present a detailed study of the design tools, i. E. BSP/CGM model, as well as a proposition of refinement of the BSP cost model to improve its prediction accuracy. We present then a generic BSP/CGM solution for the aforesaid problems class. At the end, after a study of the constraints of the acceleration of this generic solution in BSP/CGM model for the problems MCOP and OBST, two accelerated BSP/CGM algorithms are proposed.