Equilibrage de charge et redistribution de données sur plates-formes hétérogènes

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressée à la mise en oeuvre d'algorithmes itératifs sur des grappes hétérogènes. Ces algorithmes fonctionnent avec un volume important de données (calcul de matrices, traitement d'images, etc.), qui sera réparti sur l'ensemble des processeurs. À c...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Renard, Hélène
Language:FRE
Published: Ecole normale supérieure de lyon - ENS LYON 2005
Subjects:
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00012133
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/06/56/93/PDF/PhD2005-06.pdf
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/06/56/93/ANNEX/slidesTheseHR.pdf
Description
Summary:Dans cette thèse, nous nous sommes intéressée à la mise en oeuvre d'algorithmes itératifs sur des grappes hétérogènes. Ces algorithmes fonctionnent avec un volume important de données (calcul de matrices, traitement d'images, etc.), qui sera réparti sur l'ensemble des processeurs. À chaque itération, des calculs indépendants sont effectués en parallèle et certaines communications ont lieu. Il n'existe pas de raison a priori de réduire le partitionnement des données à une unique dimension et de ne l'appliquer que sur un anneau de processeurs unidimensionnel. Cependant, un tel partitionnement est très naturel et nous montrerons que trouver l'optimal est déjà très difficile. Après cette étude sur le placement et l'équilibrage de charge pour plates-formes hétérogènes, nous nous sommes intéressée à la redistribution de données sur ces mêmes plates-formes, lorsque que les caractéristiques de ces dernières changent. En ce qui concerne les anneaux de processeurs homogènes, nous avons totalement résolu le problème : nous avons obtenu des algorithmes optimaux et prouvé leur exactitude dans le cas homogène et dans le cas hétérogène. En ce qui concerne les anneaux hétérogènes, le cas unidirectionnel a été totalement résolu, alors que le cas bidirectionnel reste ouvert. Cependant, sous l'hypothèse de redistribution légère, nous sommes capable de résoudre le problème de manière optimale.