Squelettes algorithmiques pour la programmation et l'exécution efficaces de codes parallèles

Résumé : Les architectures parallèles sont désormais présentes dans tous les matériels informatiques, mais les programmeurs ne sont généralement pas formés à leur programmation dans les modèles explicites tels que MPI ou les Pthreads. Il y a un besoin important de modèles plus abstraits tels que les squelettes algorithmiques qui sont une approche structurée. Ceux-ci peuvent être vus comme des fonctions d’ordre supérieur synthétisant le comportement d’algorithmes parallèles récurrents que le développeur peut ensuite combiner pour créer ses programmes. Les développeurs souhaitent obtenir de meilleures performances grâce aux programmes parallèles, mais le temps de développement est également un facteur très important. Les approches par squelettes algorithmiques fournissent des résultats intéressants dans ces deux aspects. La bibliothèque Orléans Skeleton Library ou OSL fournit un ensemble de squelettes algorithmiques de parallélisme de données quasi-synchrones dans le langage C++ et utilise des techniques de programmation avancées pour atteindre une bonne efficacité. Nous avons amélioré OSL afin de lui apporter de meilleures performances et une plus grande expressivité. Nous avons voulu analyser le rapport entre les performances des programmes et l’effort de programmation nécessaire sur OSL et d’autres modèles de programmation parallèle. La comparaison rigoureuse entre des programmes parallèles dans OSL et leurs équivalents de bas niveau montre une bien meilleure productivité pour les modèles de haut niveau qui offrent une grande facilité d’utilisation tout en produisant des performances acceptables.
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Thèse
Autre [cs.OH]. Université d'Orléans, 2013. Français. <NNT : 2013ORLE2073>
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Soumis le : lundi 13 avril 2015 - 14:15:12
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Document(s) archivé(s) le : lundi 14 septembre 2015 - 07:35:26

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Joeffrey Legaux. Squelettes algorithmiques pour la programmation et l'exécution efficaces de codes parallèles. Autre [cs.OH]. Université d'Orléans, 2013. Français. <NNT : 2013ORLE2073>. <tel-00990852v2>

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