Résolution de problèmes d'optimisation combinatoire sur les GPUs

par El Ghassem Lemeimy

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Abdelhamid Benaini et de Ahmedou Haouba.

Thèses en préparation à Normandie en cotutelle avec l'Université de Nouakchott , dans le cadre de École doctorale Mathématiques, information et ingénierie des systèmes (Caen) depuis le 06-03-2017 .


  • Résumé

    Les problèmes d'optimisation combinatoire sont généralement NP-difficiles et ne peuvent être résolus que de façon approchées par des heuristiques. Cependant, la résolution d’instances de grande taille, requiert un temps de calcul et d'un espace mémoire considérables. Par conséquent, le déploiement de telles heuristiques sur des architectures de calcul haute performance est d’importance capitale dans ce domaine. Les nouvelles architectures émergentes, notamment les GPUs (Graphics Processing Units) possèdent un grand potentiel de calcul mais posent de nouvelles difficultés dues à la hiérarchie des mémoires dans les GPUs. En effet, les parallélisations des heuristiques existantes obéissent aux paradigmes classiques de programmation parallèle sont généralement inadaptées aux environnements de calcul de type GPU. L'objectif général de cette thèse est d’analyser et adopter de telles heuristiques pour être implémenter de façon efficace sur les architectures parallèles basées sur les GPU. Elle vise à proposer des stratégies de parallélisation originales spécifiques adaptées aux « GPU computing » notamment pour les heuristiques génétiques, recherche tabou, PSO, clustring, … et éventuellement à proposer de nouvelles approches/heuristiques mieux adaptées aux GPUs.


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