Thèse soutenue

Méthodologie de recherche reproductible adaptée à la conception et à la conduite de simulations d'applications scientifique multitâche dynamiques

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Auteur / Autrice : Luka Stanisic
Direction : Jean-François MéhautArnaud Legrand
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 30/10/2015
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble - Laboratoire d'informatique de Grenoble
Jury : Président / Présidente : Martin Quinson
Examinateurs / Examinatrices : Jean-François Méhaut, Arnaud Legrand, Grigori Fursin
Rapporteurs / Rapporteuses : Raymond Namyst, Xiaoye Sherry Li

Mots clés

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Résumé

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L'évolution de l'informatique haute performance s'est réorientée au cours de cette dernière décennie. L'importante consommation énergétique des plates-formes modernes limite fortement la miniaturisation et l'augmentation des fréquences des processeurs. Cette contrainte énergétique a poussé les fabricants de matériels à développer de nombreuses architectures alternatives afin de répondre au besoin croissant de performance imposé par la communauté scientifique. Cependant, programmer efficacement sur une telle diversité de plate-formes et exploiter l'intégralité des ressources qu'elles offrent s'avère d'une grande difficulté. La tendance générale de conception d'application haute performance, basée sur un gros code monolithique offrant de nombreuses opportunités d'optimisation, est ainsi devenu de plus en plus difficile à appliquer en raison de la difficulté d'implémentation et de maintenance de ces codes complexes. Par conséquent, les développeurs de telles applications considèrent maintenant une approche plus modulaire et une exécution dynamique de celles-ci. Une approche populaire est d'implémenter ces applications à plus haut niveau, indépendamment de l'architecture matérielle, suivant un graphe de tâches où chacune d'entre elles correspond à un noyau de calcul soigneusement optimisé pour chaque architecture. Un système de runtime peut ensuite être utilisé pour ordonnancer dynamiquement ces tâches sur les ressources de calcul.Développer ces solutions et assurer leur bonne performance sur un large spectre de configurations reste un défit majeur. En raison de la grande complexité du matériel, de la variabilité des temps d'exécution des calculs et de la dynamicité d'ordonnancement des tâches, l'exécution des applications n'est pas déterministe et l'évaluation de la performance de ces systèmes est très difficile. Par conséquent, il y a un besoin de méthodes systématiques et reproductibles pour la conduite de recherche ainsi que de techniques d'évaluation de performance fiables pour étudier ces systèmes complexes.Dans cette thèse, nous montrons qu'il est possible de mettre en place une étude propre, cohérente et reproductible, par simulation, d'applications dynamiques. Nous proposons une méthode de travail unique basée sur deux outils connus, Git et Org-mode, pour la conduite de recherche expérimentale reproductible. Cette méthode simple permet une résolution pragmatique de problèmes comme le suivi de la provenance ou la réplication de l'analyse des données. Notre contribution à l'évaluation de performance des applications dynamiques consiste au design et à la validation de simulation/émulation hybride gros-grain de StarPU, un runtime dynamique basé sur un graphe de tâches pour architecture hybride, au dessus de SimGrid, un simulateur polyvalent pour systèmes distribués. Nous présentons comment notre solution permet l'obtention de prédictions fiables de performances d'exécutions réelles dans un large panel de machines hétérogènes sur deux classes de programme différentes, des applications d'algèbre linéaire dense et creuse, qui sont représentatives des applications scientifiques.