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Theses

Scheduling for new computing platforms with GPUs

Florence Monna 1
1 RO - Recherche Opérationnelle
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
Résumé : De plus en plus d'ordinateurs utilisent des architectures hybrides combinant des processeurs multi-cœurs (CPUs) et des accélérateurs matériels comme les GPUs (Graphics Processing Units). Ces plates-formes parallèles hybrides exigent de nouvelles stratégies d'ordonnancement adaptées. Cette thèse est consacrée à une caractérisation de ce nouveau type de problèmes d'ordonnancement. L'objectif le plus étudié dans ce travail est la minimisation du makespan, qui est un problème crucial pour atteindre le potentiel des nouvelles plates-formes en Calcul Haute Performance.Le problème central étudié dans ce travail est le problème d'ordonnancement efficace de n tâches séquentielles indépendantes sur une plateforme de m CPUs et k GPUs, où chaque tâche peut être exécutée soit sur un CPU ou sur un GPU, avec un makespan minimal. Ce problème est NP-difficiles, nous proposons donc des algorithmes d'approximation avec des garanties de performance allant de 2 à (2q + 1)/(2q) +1/(2qk), q> 0, et des complexités polynomiales. Il s'agit des premiers algorithmes génériques pour la planification sur des machines hybrides avec une garantie de performance et une fin pratique. Des variantes du problème central ont été étudiées : un cas particulier où toutes les tâches sont accélérées quand elles sont affectées à un GPU, avec un algorithme avec un ratio de 3/2, un cas où les préemptions sont autorisées sur CPU, mais pas sur GPU, le modèle des tâches malléables, avec un algorithme avec un ratio de 3/2. Enfin, le problème avec des tâches dépendantes a été étudié, avec un algorithme avec un ratio de 6. Certains des algorithmes ont été intégré dans l'ordonnanceur du système xKaapi.
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01127919
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Monday, March 9, 2015 - 5:47:21 AM
Last modification on : Monday, June 8, 2020 - 4:20:24 PM
Document(s) archivé(s) le : Wednesday, June 10, 2015 - 11:16:07 AM

File

2014PA066390.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01127919, version 1

Citation

Florence Monna. Scheduling for new computing platforms with GPUs. Data Structures and Algorithms [cs.DS]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2014. English. ⟨NNT : 2014PA066390⟩. ⟨tel-01127919⟩

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