A NUMA-aware fine grain parallelization framework for multi-core architecture

Abstract

Dans cet article, nous présentons des solutions pour des problèmes couramment rencontrés en parallélisation à grain fin sur les architectures multi-cœurs : exprimer les algorithmes en utilisant une taille de grain adaptée au matériel et minimisant les surcoûts en temps induits par les accès mémoire non uniformes (NUMA). Afin d'évaluer le bénéfice de notre proposition, nous présentons des expérimentations de parallélisation à grain fin d'un solveur itératif pour les systèmes linéaires creux comparées à l'approche Intel TBB.