Les défis actuels pour le partitionnement parallèle de graphes

Abstract

Le partitionnement de graphes est une technique utilisée dans de nombreux domaines scientifiques. Elle est utilisée pour résoudre des problèmes d'optimisation modélisés sous forme de graphes, pour lesquels l'obtention de bonnes solutions revient à calculer, éventuellement de façon récursive, des coupes sommet ou arête de petite taille qui équilibrent les poids des parties qu'elles séparent. Du fait de l'augmentation continuelle de la taille des problèmes à traiter, le recours au parallélisme est nécessaire pour pouvoir partitionner les grands graphes, dont la taille actuelle dépasse le milliard de sommets. L'arrivée sur le marché de machines massivement parallèles à l'architecture non uniforme (NUMA) représente un nouveau défi pour les concepteurs de logiciels de partitionnement, car la topologie de ces machines doit maintenant être prise en compte afin de minimiser efficacement les communications. Le projet Scotch, mené au sein de l'équipe Bacchus de l'INRIA Bordeaux – Sud-Ouest, étudie l'algorithmique séquentielle et parallèle du partitionnement de graphes, afin de fournir un logiciel parallèle efficace de partitionnement et de placement statique de processus sur architectures parallèles hétérogènes. Nous présenterons l'état actuel de nos recherches et développements, en montrant quelles sont les barrières à lever afin de pouvoir placer efficacement des graphes à plus d'un billion (français, c'est-à-dire 10**12) de sommets sur une architecture à un million d'éléments de calcul.