{"id":323,"date":"2017-02-09T14:25:59","date_gmt":"2017-02-09T13:25:59","guid":{"rendered":"http:\/\/members.loria.fr\/SContassotVivier\/?page_id=323"},"modified":"2017-02-11T18:29:20","modified_gmt":"2017-02-11T17:29:20","slug":"hdr","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/members.loria.fr\/SContassotVivier\/equipe\/hdr\/","title":{"rendered":"HDR"},"content":{"rendered":"<div class=\"title\"><a href=\"http:\/\/members.loria.fr\/SContassotVivier\/equipe\/hdr\">Fran\u00e7ais<\/a> \/ <a href=\"http:\/\/members.loria.fr\/SContassotVivier\/rdh\">English<\/a><\/p>\n<hr \/>\n<\/div>\n<p><b>Titre :<\/b> <i>\u00ab\u00a0Asynchronisme : Cadres continu et discret\u00a0\u00bb<\/i><\/p>\n<p><b>R\u00e9sum\u00e9 :<\/b><\/p>\n<ul>Dans le domaine du calcul scientifique, les principaux objectifs sont d&rsquo;effectuer rapidement un tr\u00e8s grand nombre de calculs ainsi que de traiter des probl\u00e8mes de grande taille. Pour atteindre ces buts, le calcul parall\u00e8le a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9, d&rsquo;abord par le biais de machines sp\u00e9cifiques telles que les calculateurs vectoriels et les machines \u00e0 m\u00e9moire partag\u00e9e. Puis, avec la baisse des co\u00fbts de production des machines et l&rsquo;augmentation de leur puissance, le parall\u00e9lisme s&rsquo;est tourn\u00e9 vers les grappes locales de stations de travail. Enfin, l&rsquo;am\u00e9lioration des d\u00e9bits dans le r\u00e9seau mondial a permis ces derni\u00e8res ann\u00e9es d&rsquo;envisager l&rsquo;utilisation de grappes de grappes de machines, c&rsquo;est-\u00e0-dire, des grappes de machines g\u00e9ographiquement distantes et reli\u00e9es entre elles via l&rsquo;Internet.<\/ul>\n<ul>Cette extension du concept de machine parall\u00e8le permet th\u00e9oriquement de rassembler l&rsquo;ensemble des machines du parc mondial qui sont reli\u00e9es \u00e0 l&rsquo;Internet. Elle a donc le double avantage d&rsquo;augmenter la puissance de calcul mais aussi la capacit\u00e9 de stockage en m\u00e9moire vive et en m\u00e9moire de masse, ce qui permet de traiter des probl\u00e8mes de tr\u00e8s grandes tailles.<\/ul>\n<ul>Cependant, la programmation de telles ne peut plus \u00eatre tout \u00e0 fait la m\u00eame que celle des machines classiques ou m\u00eame des grappes locales de machines. En effet, dans cette nouvelle architecture, l&rsquo;h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des machines utilis\u00e9es et des liens de communication entre celles-ci g\u00e9n\u00e8re des contraintes fortes pour obtenir de bonnes performances. Notamment, la synchronisation des communications entre les processeurs induit g\u00e9n\u00e9ralement une perte majeure de performance.<\/ul>\n<ul>Il est donc essentiel de proposer un nouveau type d&rsquo;algorithmes qui permette d&rsquo;utiliser de la mani\u00e8re la plus efficace possible ces m\u00e9ta-grappes. C&rsquo;est pour ces raisons qu&rsquo;apr\u00e8s avoir travaill\u00e9 sur des algorithmes parall\u00e8les synchrones lors de ma th\u00e8se, j&rsquo;ai orient\u00e9 mes recherches sur l&rsquo;asynchronisme, dans le cadre continu d&rsquo;une part, avec les algorithmes it\u00e9ratifs parall\u00e8les, et dans le cadre discret d&rsquo;autre part, avec les syst\u00e8mes dynamiques \u00e0 \u00e9tats finis et temps discret.<\/ul>\n<ul>L&rsquo;asynchronisme permet de r\u00e9soudre efficacement un grand nombre de probl\u00e8mes scientifiques sur des m\u00e9ta-grappes en apportant la souplesse n\u00e9cessaire pour s&rsquo;adapter aux diff\u00e9rentes vitesses des processeurs et des liens de communication entre ceux-ci. N\u00e9anmoins, pour garantir un comportement stable et obtenir une efficacit\u00e9 optimale, plusieurs aspects doivent \u00eatre \u00e9tudi\u00e9s et\/ou adapt\u00e9s selon le cadre d&rsquo;utilisation. Dans le cadre continu, on s&rsquo;int\u00e9ressera notamment aux conditions de convergence du processus it\u00e9ratif, la d\u00e9tection de cette convergence, la proc\u00e9dure d&rsquo;arr\u00eat et l&rsquo;\u00e9quilibrage de charge. Dans le cadre discret, on s&rsquo;int\u00e9ressera \u00e9galement \u00e0 la convergence du syst\u00e8me, en tentant d&rsquo;identifier pr\u00e9cis\u00e9ment les \u00e9tats initiaux qui m\u00e8nent \u00e0 un point fixe donn\u00e9, ainsi qu&rsquo;\u00e0 l&rsquo;\u00e9tude th\u00e9orique du comportement asynchrone et \u00e0 la combinaison du synchronisme et de l&rsquo;asynchronisme pour concevoir de nouveaux syst\u00e8mes ayant un comportement donn\u00e9.<\/ul>\n<p><b>Mots cl\u00e9s :<\/b> Syst\u00e8mes dynamiques, asynchronisme, parall\u00e9lisme, calcul scientifique.<\/p>\n<p><b>Lien<\/b> <a href=\"https:\/\/hal.inria.fr\/tel-01463155\">HAL<\/a> (avec fichier PDF)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><a href=\"http:\/\/members.loria.fr\/SContassotVivier\/equipe\/hdr\">Fran\u00e7ais<\/a> \/ <a href=\"http:\/\/members.loria.fr\/SContassotVivier\/rdh\">English<\/a><\/p>\n<p>Titre : <i>\u00ab\u00a0Asynchronisme : Cadres continu et discret\u00a0\u00bb<\/i><\/p>\n<p>R\u00e9sum\u00e9 :<\/p>\n<ul>Dans le domaine du calcul scientifique, les principaux objectifs sont d&rsquo;effectuer rapidement un tr\u00e8s grand nombre de calculs ainsi que de traiter des probl\u00e8mes de grande taille. Pour atteindre ces buts, le calcul parall\u00e8le a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9, d&rsquo;abord par le biais de machines sp\u00e9cifiques telles que les calculateurs vectoriels et les machines \u00e0 m\u00e9moire partag\u00e9e. 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