Placement d'applications parallèles en fonction de l'affinité et de la topologie

par Francois Tessier

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Emmanuel Jeannot et de Guillaume Mercier.

Le président du jury était François Pellegrini.

Le jury était composé de Laxmikant V. Kale.

Les rapporteurs étaient Franck Cappello, Christian Pérez.


  • Résumé

    La simulation numérique est un des piliers des Sciences et de l’industrie. La simulationmétéorologique, la cosmologie ou encore la modélisation du coeur humain sont autantde domaines dont les besoins en puissance de calcul sont sans cesse croissants. Dès lors,comment passer ces applications à l’échelle ? La parallélisation et les supercalculateurs massivementparallèles sont les seuls moyens d’y parvenir. Néanmoins, il y a un prix à payercompte tenu des topologies matérielles de plus en plus complexes, tant en terme de réseauque de hiérarchie mémoire. La question de la localité des données devient ainsi centrale :comment réduire la distance entre une entité logicielle et les données auxquelles elle doitaccéder ? Le placement d’applications est un des leviers permettant de traiter ce problème.Dans cette thèse, nous présentons l’algorithme de placement TreeMatch et ses applicationsdans le cadre du placement statique, c’est-à-dire au lancement de l’application, et duplacement dynamique. Pour cette seconde approche, nous proposons la prise en comptede la localité des données dans le cadre d’un algorithme d’équilibrage de charge. Les différentesapproches abordées sont validées par des expériences réalisées tant sur des codesd’évaluation de performances que sur des applications réelles.

  • Titre traduit

    Placement of parallel applications according to the topology and the affinity


  • Résumé

    Computer simulation is one of the pillars of Sciences and industry. Climate simulation,cosmology, or heart modeling are all areas in which computing power needs are constantlygrowing. Thus, how to scale these applications ? Parallelization and massively parallel supercomputersare the only ways to do achieve. Nevertheless, there is a price to pay consideringthe hardware topologies incessantly complex, both in terms of network and memoryhierarchy. The issue of data locality becomes central : how to reduce the distance betweena processing entity and data to which it needs to access ? Application placement is one ofthe levers to address this problem. In this thesis, we present the TreeMatch algorithmand its application for static mapping, that is to say at the lauchtime of the application,and the dynamic placement. For this second approach, we propose the awareness of datalocality within a load balancing algorithm. The different approaches discussed are validatedby experiments both on benchmarking codes and on real applications.


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