Redistribution dynamique parallèle efficace de la charge pour les problèmes numériques de très grande taille
Langue
fr
Thèses de doctorat
Date de soutenance
2013-06-20Spécialité
Informatique
École doctorale
École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde)Résumé
Cette thèse traite du problème de la redistribution dynamique parallèle efficace de la charge pour les problèmes numériques de très grande taille. Nous présentons tout d'abord un état de l'art des algorithmes permettant ...Lire la suite >
Cette thèse traite du problème de la redistribution dynamique parallèle efficace de la charge pour les problèmes numériques de très grande taille. Nous présentons tout d'abord un état de l'art des algorithmes permettant de résoudre les problèmes du partitionnement, du repartitionnement, du placement statique et du re-placement. Notre première contribution vise à étudier, dans un cadre séquentiel, les caractéristiques algorithmiques souhaitables pour les méthodes parallèles de repartitionnement. Nous y présentons notre contribution à la conception d'un schéma multi-niveaux k-aire pour le calcul sequentiel de repartitionnements. La partie la plus exigeante de cette adaptation concerne la phase d'expansion. L'une de nos contributions majeures a été de nous inspirer des méthodes d'influence afin d'adapter un algorithme de raffinement par diffusion au problème du repartitionnement.Notre deuxième contribution porte sur la mise en oeuvre de ces méthodes sur machines parallèles. L'adaptation du schéma multi-niveaux parallèle a nécessité une évolution des algorithmes et des structures de données mises en oeuvre pour le partitionnement. Ce travail est accompagné d'une analyse expérimentale, qui est rendue possible grâce à la mise en oeuvre des algorithmes considérés au sein de la bibliothèque Scotch.< Réduire
Résumé en anglais
This thesis concerns efficient parallel dynamic load balancing for large scale numerical problems. First, we present a state of the art of the algorithms used to solve the partitioning, repartitioning, mapping and remapping ...Lire la suite >
This thesis concerns efficient parallel dynamic load balancing for large scale numerical problems. First, we present a state of the art of the algorithms used to solve the partitioning, repartitioning, mapping and remapping problems. Our first contribution, in the context of sequential processing, is to define the desirable features that parallel repartitioning tools need to possess. We present our contribution to the conception of a k-way multilevel framework for sequential repartitioning. The most challenging part of this work regards the uncoarsening phase. One of our main contributions is the adaptation of influence methods to a global diffusion-based heuristic for the repartitioning problem. Our second contribution is the parallelization of these methods. The adaptation of the aforementioned algorithms required some modification of the algorithms and data structure used by existing parallel partitioning routines. This work is backed by a thorough experimental analysis, which is made possible thanks to the implementation of our algorithms into the Scotch library.< Réduire
Mots clés
Parallélisme
Repartitionnement
Redistribution dynamique
Graphe
Multi-niveaux
Heuristiques
Petascale
Mots clés en anglais
Parallelism
Repartitioning
Dynamic load balancing
Graph
Multilevel
Heuristics
Petascale
Origine
Importé de STAR