Étude d'outils logiciels pour la parallélisation et la transformation de programmes dans les applications de calculs numériques
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Descripteurs français
- Pascal (Inist)
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- KwdEn :
Abstract
Ce travail vise à étudier l'adéquation de divers outils de parallélisation s'inscrivant dans le cadre du parallélisme de données à l'écriture, la transformation et la parallélisation de programmes de calculs scientifiques. Après une première partie consacrée à la présentation de deux outils, le deuxième chapitre s'intéresse à l'utilisation de PEI, langage équationnel, pour la transformation de programmes et leur parallélisation : on montre comment ce langage permet de prendre un programme pour matrices pleines, et de le transformer en programme pour matrices creuses par la définition de quelques fonctions. La parallélisation du programme résultant s'en suit, grâce à la représentation basée sur l'alignement des données que permet ce langage. Dans une troisième partie, on montre l'intérêt de la modélisation polyédrique des nids de boucles telle qu'elle est faite par le logiciel OPERA, en s'appuyant sur la parallélisation d'un code de mécanique des fluides. Ce type de modélisation permet en effet de représenter visuellement le problème, ce qui aide à la détection du parallélisme. D'autre part, nous montrons comment la modélisation mathématique sous-jacente permet de minimiser les communications dans ce problème, par application de techniques d'optimisation d'accès à la mémoire aux cas de communications. Une série d'expérimentations permet finalement de valider l'approche. Enfin, une dernière partie présente une comparaison entre deux outils pour la parallélisation de la factorisation de Cholesky. L'un est axé sur une approche par parallélisme de données alors que l'autre propose une approche centrée sur les instructions. Il s'avère que cette dernière approche permet une parallélisation automatique un peu meilleure, alors que la première propose une meilleure représentation du programme en vue de sa compréhension.
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Après une première partie consacrée à la présentation de deux outils, le deuxième chapitre s'intéresse à l'utilisation de PEI, langage équationnel, pour la transformation de programmes et leur parallélisation : on montre comment ce langage permet de prendre un programme pour matrices pleines, et de le transformer en programme pour matrices creuses par la définition de quelques fonctions. La parallélisation du programme résultant s'en suit, grâce à la représentation basée sur l'alignement des données que permet ce langage. Dans une troisième partie, on montre l'intérêt de la modélisation polyédrique des nids de boucles telle qu'elle est faite par le logiciel OPERA, en s'appuyant sur la parallélisation d'un code de mécanique des fluides. Ce type de modélisation permet en effet de représenter visuellement le problème, ce qui aide à la détection du parallélisme. D'autre part, nous montrons comment la modélisation mathématique sous-jacente permet de minimiser les communications dans ce problème, par application de techniques d'optimisation d'accès à la mémoire aux cas de communications. Une série d'expérimentations permet finalement de valider l'approche. Enfin, une dernière partie présente une comparaison entre deux outils pour la parallélisation de la factorisation de Cholesky. L'un est axé sur une approche par parallélisme de données alors que l'autre propose une approche centrée sur les instructions. 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Après une première partie consacrée à la présentation de deux outils, le deuxième chapitre s'intéresse à l'utilisation de PEI, langage équationnel, pour la transformation de programmes et leur parallélisation : on montre comment ce langage permet de prendre un programme pour matrices pleines, et de le transformer en programme pour matrices creuses par la définition de quelques fonctions. La parallélisation du programme résultant s'en suit, grâce à la représentation basée sur l'alignement des données que permet ce langage. Dans une troisième partie, on montre l'intérêt de la modélisation polyédrique des nids de boucles telle qu'elle est faite par le logiciel OPERA, en s'appuyant sur la parallélisation d'un code de mécanique des fluides. Ce type de modélisation permet en effet de représenter visuellement le problème, ce qui aide à la détection du parallélisme. D'autre part, nous montrons comment la modélisation mathématique sous-jacente permet de minimiser les communications dans ce problème, par application de techniques d'optimisation d'accès à la mémoire aux cas de communications. Une série d'expérimentations permet finalement de valider l'approche. Enfin, une dernière partie présente une comparaison entre deux outils pour la parallélisation de la factorisation de Cholesky. L'un est axé sur une approche par parallélisme de données alors que l'autre propose une approche centrée sur les instructions. 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