Strategie statique (algorithme et ordonnancement) pour plates-formes heterogenes

• Auteur / Autrice : VINCENT BOUDET
• Direction : Yves Robert
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et techniques
• Date : Soutenance en 2001
• Etablissement(s) : Lyon, École normale supérieure (sciences)

Résumé

En parallelisme, l'objectif consiste a utiliser differentes ressources simultanement. Lorsque nous voulons paralleliser de maniere automatique un programme sequentiel, de nombreux problemes se posent a nous, comme par exemple l'alignement, la distribution, le partitionnement des donnees ou bien l'ordonnancement des calculs. Ces problemes lies a la parallelisation automatique se posent de maniere encore plus complexe lorsque les ressources dont nous disposons sont heterogenes. Dans ce contexte, nous proposons ici des strategies statiques de maniere a constituer des librairies de calculs lineaires pour plates-formes heterogenes. Ainsi, dans une premiere partie, nous montrerons qu'il est plus judicieux de ne pas separer l'etude de l'alignement de celui de la distribution quitte a faire un compromis entre les deux pour ne pas sequentialiser l'execution de notre programme. Nous presenterons donc un nouvel algorithme qui resoud ces deux problemes simultanement. Ensuite, nous etudierons les problemes d'equilibrages de charges lies a la recherche d'une bonne distribution des donnees. Dans un premier temps, nous nous contraindrons a ne considerer que des decoupages en grille. Dans le cas d'une grille 1d, nous donnerons une solution optimale a ce probleme. Dans le cas d'une grille bidimensionnelle, le probleme s'avere etre np-complet et nous proposerons une heuristique efficace pour en donner une solution approchee. Dans un second temps, nous supprimerons la contrainte de grille afin de chercher un partitionnement libre des donnees. Nous proposerons des solutions optimales ou des heuristiques garanties. Enfin, nous nous interesserons au probleme de l'ordonnancement et de l'allocation. Dans le cadre d'une modelisation simple du reseau, nous proposerons une nouvelle heuristique efficace generant moins de communications. Puis, dans le cadre d'un modele plus realiste, nous etablirons plusieurs resultats de complexite avant de proposer une heuristique efficace.