Adaptation de l'algorithmique aux architectures parallèles
Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'adaptation de l'algorithmique aux architectures parallèles. Les plateformes hautes performances actuelles disposent de plusieurs niveaux de parallélisme et requièrent un travail considérable pour en tirer parti. Les superordinateurs possèdent de...
| Main Author: | |
|---|---|
| Language: | FRE |
| Published: |
Université Paris Sud - Paris XI
2011
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00694498 http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/69/44/98/PDF/VD2_BORGHI_ALEXANDRE_010102011.pdf |
| Summary: | Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'adaptation de l'algorithmique aux architectures parallèles. Les plateformes hautes performances actuelles disposent de plusieurs niveaux de parallélisme et requièrent un travail considérable pour en tirer parti. Les superordinateurs possèdent de plus en plus d'unités de calcul et sont de plus en plus hétérogènes et hiérarchiques, ce qui complexifie d'autant plus leur utilisation.Nous nous sommes intéressés ici à plusieurs aspects permettant de tirer parti des architectures parallèles modernes. Tout au long de cette thèse, plusieurs problèmes de natures différentes sont abordés, de manière plus théorique ou plus pratique selon le cadre et l'échelle des plateformes parallèles envisagées.Nous avons travaillé sur la modélisation de problèmes dans le but d'adapter leur formulation à des solveurs existants ou des méthodes de résolution existantes, en particulier dans le cadre du problème de la factorisation en nombres premiers modélisé et résolu à l'aide d'outils de programmation linéaire en nombres entiers.La contribution la plus importante de cette thèse correspond à la conception d'algorithmes pensés dès le départ pour être performants sur les architectures modernes (processeurs multi-coeurs, Cell, GPU). Deux algorithmes pour résoudre le problème du compressive sensing ont été conçus dans ce cadre : le premier repose sur la programmation linéaire et permet d'obtenir une solution exacte, alors que le second utilise des méthodes de programmation convexe et permet d'obtenir une solution approchée.Nous avons aussi utilisé une bibliothèque de parallélisation de haut niveau utilisant le modèle BSP dans le cadre de la vérification de modèles pour implémenter de manière parallèle un algorithme existant. A partir d'une unique implémentation, cet outil rend possible l'utilisation de l'algorithme sur des plateformes disposant de différents niveaux de parallélisme, tout en ayant des performances de premier ordre sur chacune d'entre elles. En l'occurrence, la plateforme de plus grande échelle considérée ici est le cluster de machines multiprocesseurs multi-coeurs. De plus, dans le cadre très particulier du processeur Cell, une implémentation a été réécrite à partir de zéro pour tirer parti de celle-ci. |
|---|