Métaheuristiques parallèles sur GPU

Thé Van Luong 1, 2
1 DOLPHIN - Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization
LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille, Inria Lille - Nord Europe
Résumé : Les problèmes d'optimisation issus du monde réel sont souvent complexes et NP-difficiles. Leur modélisation est en constante évolution en termes de contraintes et d'objectifs, et leur résolution est coûteuse en temps de calcul. Bien que des algorithmes approchés telles que les métaheuristiques (heuristiques génériques) permettent de réduire la complexité de leur résolution, ces méthodes restent insuffisantes pour traiter des problèmes de grande taille. Au cours des dernières décennies, le calcul parallèle s'est révélé comme un moyen incontournable pour faire face à de grandes instances de problèmes difficiles d'optimisation. La conception et l'implémentation de métaheuristiques parallèles sont ainsi fortement influencées par l'architecture parallèle considérée. De nos jours, le calcul sur GPU s'est récemment révélé efficace pour traiter des problèmes coûteux en temps de calcul. Cette nouvelle technologie émergente est considérée comme extrêmement utile pour accélérer de nombreux algorithmes complexes. Un des enjeux majeurs pour les métaheuristiques est de repenser les modèles existants et les paradigmes de programmation parallèle pour permettre leur déploiement sur les accélérateurs GPU. De manière générale, les problèmes qui se posent sont la répartition des tâches entre le CPU et le GPU, la synchronisation des threads, l'optimisation des transferts de données entre les différentes mémoires, les contraintes de capacité mémoire, etc. La contribution de cette thèse est de faire face à ces problèmes pour la reconception des modèles parallèles des métaheuristiques pour permettre la résolution des problèmes d'optimisation à large échelle sur les architectures GPU. Notre objectif est de repenser les modèles parallèles existants et de permettre leur déploiement sur GPU. Ainsi, nous proposons dans ce document une nouvelle ligne directrice pour la construction de métaheuristiques parallèles efficaces sur GPU. Le défi de cette thèse porte sur la conception de toute la hiérarchie des modèles parallèles sur GPU. Pour cela, des approches très efficaces ont été proposées pour l'optimisation des transferts de données entre le CPU et le GPU, le contrôle de threads, l'association entre les solutions et les threads, ou encore la gestion de la mémoire. Les approches proposées ont été expérimentées de façon exhaustive en utilisant cinq problèmes d'optimisation et quatre configurations GPU. En comparaison avec une exécution sur CPU, les accélérations obtenues vont jusqu'à 80 fois plus vite pour des grands problèmes d'optimisation combinatoire et jusqu'à 2000 fois plus vite pour un problème d'optimisation continue. Les différents travaux liés à cette thèse ont fait l'objet d'une douzaine publications comprenant la revue IEEE Transactions on Computers.
Type de document :
Thèse
Recherche opérationnelle [cs.RO]. Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. Français


https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00638820
Contributeur : Thé Van Luong <>
Soumis le : lundi 13 février 2012 - 14:42:16
Dernière modification le : samedi 16 janvier 2016 - 01:09:57
Document(s) archivé(s) le : lundi 14 mai 2012 - 02:41:20

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  • HAL Id : tel-00638820, version 2

Citation

Thé Van Luong. Métaheuristiques parallèles sur GPU. Recherche opérationnelle [cs.RO]. Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. Français. <tel-00638820v2>

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