Thèse soutenue

Modèles à composants reconfigurables et passant à l'échelle pour le calcul haute performance

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Auteur / Autrice : Vincent Lanore
Direction : Christian Pérez
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 10/12/2015
Etablissement(s) : Lyon, École normale supérieure
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (2009-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon ; 1988-....) - AVALON / LIP Lyon / Inria Grenoble Rhône-Alpes
Jury : Président / Présidente : Raymond Namyst
Examinateurs / Examinatrices : Christian Pérez, Raymond Namyst, Jean-Bernard Stefani, Laurence Duchien, Laxmikant Kale
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Bernard Stefani, Marco Danelutto

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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La programmation à base de composants est un paradigme de programmation qui facilite la réutilisation de code et la séparation des préoccupations. Les modèles à composants dits « reconfigurables » permettent de modifier en cours d'exécution la structure d'une application. Toutefois, ces modèles ne sont pas adaptés au calcul haute performance (HPC) car ils reposent sur des mécanismes ne passant pas à l'échelle.L'objectif de cette thèse est de fournir des modèles, des algorithmes et des outils pour faciliter le développement d'applications HPC reconfigurables à base de composants. La principale contribution de la thèse est le modèle à composants formel DirectMOD qui facilite l'écriture et la réutilisation de code de transformation distribuée. Afin de faciliter l'utilisation de ce premier modèle, nous avons également proposé :• le modèle formel SpecMOD qui permet la spécialisation automatique d'assemblage de composants afin de fournir des fonctionnalités de génie logiciel de haut niveau ; • des mécanismes de reconfiguration performants à grain fin pour les applications AMR, une classe d'application importante en HPC.Une implémentation de DirectMOD, appelée DirectL2C, a été réalisée et a permis d'implémenter une série de benchmarks basés sur l'AMR pour évaluer notre approche. Des expériences sur grappes de calcul et supercalculateur montrent que notre approche passe à l'échelle. De plus, une analyse quantitative du code produit montre que notre approche est compacte et facilite la réutilisation.