Repartitionnement d'un graphe de M vers N processeurs : application pour l'équilibrage dynamique de charge

National audienceL'équilibrage dynamique de charge est une étape cruciale qui conditionne la performance des codes adaptatifs dont l'évolution de la charge est difficilement prévisible. Néanmoins, l'ensemble des travaux dans ce domaine se limitent -- à notre connaissance -- au cas où le nombre de processeurs est fixé initialement et n'est pas remis en cause lors de l'équilibrage. Cela peut s'avérer particulièrement inefficace, notamment du point de vue de la consommation des ressources. Nous proposons dans cet article un nouvel algorithme de repartitionnement de graphe permettant de faire varier le nombre de processeurs, en supposant que la charge du graphe n'est pas modifiée. Cet algorithme optimise conjointement la coupe et la migration en s'appuyant sur un modèle de partitionnement de graphe à sommets fixes. Des résultats expérimentaux valident nos travaux en les comparant à d'autres approches

A k-way Greedy Graph Partitioning with Initial Fixed Vertices for Parallel Applications

International audienceGraph partitioning is used to solve the problem of distributing computations to a number of processors, in order to improve the performance of time consuming applications in parallel environments. A common approach to solve this problem is based on a multilevel framework, where the graph is firstly coarsened to a smaller instance and then it is partitioned in a number of parts using recursive bisection (RB) based methods. However, in applications where initial fixed vertices are used to model additional constraints of the problem, RB based methods often fail to produce partitions of good quality. In this paper, we propose a new direct k-way greedy graph growing algorithm, called KGGGP, that overcomes this issue and succeeds to produce partition with better quality than RB while respecting the constraint of fixed vertices. In the experimental section, we present results which compare KGGGP against state-of-the-art methods for graphs available from the popular DIMACS'10 collection

Équilibrage dynamique avec nombre variable de processeurs par une méthode de repartitionnement de graphe

National audienceL'équilibrage dynamique de charge est une étape cruciale qui conditionne la performance des codes adaptatifs dont l'évolution de la charge est difficilement prévisible. Néanmoins, l'ensemble des travaux dans ce domaine se limitent--à notre connaissance--au cas où le nombre de processeurs est fixé initialement et n'est pas remis en cause lors de l'équilibrage. Cela peut s'avérer particulièrement inefficace, notamment du point de vue de la consommation des ressources. Nous proposons dans cet article deux nouveaux algorithmes de repartitionnement de graphe permettant de faire varier le nombre de processeurs, en supposant que la charge du graphe est déjà équilibrée. Ces algorithmes optimisent conjointement la coupe et la migration des données en s'appuyant sur un modèle de partitionnement de graphe à sommets fixes. Des résultats expérimentaux valident nos travaux en les comparant à d'autres approches

Adaptive Decomposition and Remapping Algorithms for Object-Space-Parallel Direct Volume Rendering of Unstructured Grids

Cataloged from PDF version of article.Object space (OS) parallelization of an efficient direct volume rendering algorithm for unstructured grids on distributed-memory architectures is investigated. The adaptive OS decomposition problem is modeled as a graph partitioning (GP) problem using an efficient and highly accurate estimation scheme for view-dependent node and edge weighting. In the proposed model, minimizing the cutsize corresponds to minimizing the parallelization overhead due to the data communication and redundant computation/storage while maintaining the GP balance constraint corresponds to maintaining the computational load balance in parallel rendering. A GP-based, view-independent cell clustering scheme is introduced to induce more tractable view-dependent computational graphs for successive visualizations. As another contribution, a graph-theoretical remapping model is proposed as a solution to the general remapping problem and is used in minimization of the cell-data migration overhead. The remapping tool RM-MeTiS is developed by modifying the GP tool MeTiS and is used in partitioning the remapping graphs. Experiments are conducted using benchmark datasets on a 28-node PC cluster to evaluate the performance of the proposed models. © 2006 Elsevier Inc. All rights reserved

Recent Advances in Graph Partitioning

We survey recent trends in practical algorithms for balanced graph partitioning together with applications and future research directions