Algorithmique parallèle du texte : du modèle systolique au modèle CGM

• Main Author: Garcia, Thierry
• Language: FRE
• Published: Université de Picardie Jules Verne 2003
• Subjects: [INFO:INFO_OH] Computer Science/Other; CGM; Algorithmique du texte; Gros Grains; Grains Fin; Algorithmique parallèle; Systolique; Coarse Grained Multicomputer
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00008672; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/04/78/06/PDF/tel-00008672.pdf

Nous avons tous l'intuition qu'un travail peut être réalisé en beaucoup moins de temps s'il est réparti entre plusieurs personnes ou sur plusieurs machines. Cette notion se nomme le parallélisme qui peut se définir comme l'état de ce qui se développe dans la même direction ou en même temps. C'est naturellement que la notion de parallélisme a été appliquée aux ordinateurs. De ce fait, il a été possible de répondre aux besoins de puissance nécessaire à la réalisation de projets gourmands en temps de calculs et en taille mémoire. Le parallélisme combiné à une algorithmique performante permet de gagner du temps afin de répondre au mieux à d'importants besoins. Il rompt avec l'approche classique qui consiste à gagner de la vitesse en effectuant plus rapidement chaque opération, approche bornée par les lois de la physique. La notion de parallélisme a donc grandement contribué à la multiplication des modèles informatiques. <br /><br />Nous nous intéresserons au modèle systolique et au modèle parallèle à gros grains baptisé (Coarse Grained Multicomputers). Le modèle CGM a été proposé par F. Dehne et al. et il possède des propriétés qui le rendent très intéressant d'un point de vue pratique. Il est parfaitement adapté à la modélisation des architectures existantes pour lesquelles le nombre de processeurs peut être de plusieurs milliers et la taille des données peut atteindre plusieurs milliards d'octets. Un algorithme développé pour ce modèle est constitué de calculs locaux utilisant, si possible, des algorithmes séquentiels optimaux et de rondes de communication dont le nombre doit être indépendant de la taille des données à traiter. Le modèle CGM est donc très intéressant d'un point de vue économique. En effet, ce modèle est indépendant des architectures réelles et permet de réutiliser des algorithmes séquentiels efficaces, ce qui le rend très portable. <br /><br />Dans cette thèse nous nous intéressons à des problèmes d'algorithmique du texte. Ces problèmes peuvent améliorer la compression de données ou bien être utilisés en bio-informatique. Ainsi, nous proposons des solutions CGM aux problèmes de recherche de la plus longue sous-suite croissante, de la plus longue sous-suite commune à deux mots, du plus long suffixe répété en chaque caractère d'un mot et de répétitions. Pour cela, nous sommes partis de solutions systoliques existantes que nous avons adaptées au modèle CGM. Le but de ce travail est en fait double. D'une part, nous proposons pour la première fois des solutions CGM à ces quatre problèmes. D'autre part, nous montrons comment des solutions systoliques peuvent être dérivées en algorithmes CGM. En effet, de nombreux problèmes ont été étudiés sur des architectures systoliques, c'est à dire des machines dédiées, non réutilisables pour d'autres problèmes. Le modèle CGM quant à lui permet de travailler avec des machines peu coûteuses et réutilisables à souhaits. De plus, l'expérience acquise au cours de ces travaux nous permet d'avoir une bonne idée des solutions systoliques adaptables au modèle CGM. Ceci pourrait permettre de consolider le pont existant entre modèles à grains fins et modèles à gros grains. <br /><br />Nous finissons cette thèse par une discussion sur l'équilibrage de charge des solutions proposées et sur la prédictivité de l'adaptation d'autres solutions systoliques au modèle CGM.