X-Kaapi : Une nouvelle implémentation eXtrême du vol de travail

National audienceLes processeurs multicœurs sont dorénavant des composants standards grand public que l'on retrouve dans un large spectre de machines, du lecteur de DVD incluant un MpSOC, au nœud de calcul des super-calculateurs, en passant par le processeur de la plupart des portables. Dans ce papier nous considérons l'implémentation d'un protocole de vol de travail original pour ordonnancer des applications parallèles sur architecture multicœur. Nous analysons les facteurs introduisant un surcoût à l'exécution et nous en dérivons une implémentation présentée à travers une interface de programmation. Le protocole utilise une coopération entre les voleurs et une victime, ce qui améliore à la fois les surcoûts d'implantation et les surcoûts dûs à la restructuration du code des algorithmes parallèles. Nos expériences préliminaires montrent qu'il est possible d'obtenir une implémentation ultra-légère possédant un surcoût à l'exécution extrêmement faible pour des algorithmes à grain fin. Cette proposition d'interface constitue le cœur du nouveau moteur exécutif de Kaapi appelé X-Kaapi

Simulation de la dynamique des dislocations à très grande échelle

This research work focuses on bringing performances in 3D dislocation dynamics simulation, to run efficiently on modern computers. First of all, we introduce some algorithmic technics, to reduce the complexity in order to target large scale simulations. Second of all, we focus on data structure to take into account both memory hierachie and algorithmic data access. On one side we build this adaptive data structure to handle dynamism of data and on the other side we use an Octree to combine hierachie decompostion and data locality in order to face intensive arithmetics with force field computation and collision detection. Finnaly, we introduce some parallel aspects of our simulation. We propose a classical hybrid parallelism, with task based openMP threads and domain decomposition technics for MPI.Le travail réalisé durant cette thèse vise à offrir à un code de simulation en dynamique des dislocations les composantes essentielles pour permettre le passage à l’échelle sur les calculateurs modernes. Nous abordons plusieurs aspects de la simulation numérique avec tout d’abord des considérations algorithmiques. Pour permettre de réaliser des simulations efficaces en terme de complexité algorithmique pour des grandes simulations, nous explorons les contraintes des différentes étapes de la simulation en offrant une analyse et des améliorations aux algorithmes. Ensuite, une considération particulière est apportée aux structures de données. En prenant en compte les nouveaux algorithmes, nous proposons une structure de données pour bénéficier d’accès performants à travers la hiérarchie mémoire. Cette structure est modulaire pour faire face à deux types d’algorithmes, avec d’un côté la gestion du maillage nécessitant une gestion dynamique de la mémoire et de l’autre les phases de calcul intensifs avec des accès rapides. Pour cela cette structure modulaire est complétée par un octree pour gérer la décomposition de domaine et aussi les algorithmes hiérarchiques comme le calcul du champ de contrainte et la détection des collisions. Enfin nous présentons les aspects parallèles du code. Pour cela nous introduisons une approche hybride, avec un parallélisme à grain fin à base de threads, et un parallélisme à gros grain de type MPI nécessitant une décomposition de domaine et un équilibrage de charge.Finalement, ces contributions sont testées pour valider les apports pour la simulation numérique. Deux cas d’étude sont présentés pour observer et analyser le comportement des différentes briques de la simulation. Tout d’abord une simulation extrêmement dynamique, composée de sources de Frank-Read dans un cristal de zirconium est utilisée, avant de présenter quelques résultats sur une simulation cible contenant une forte densité de défauts d’irradiation

Parallélisation d'un algorithme d'optimisation par colonies de fourmis pour la résolution d'un problème d'ordonnancement industriel

Les problèmes d'optimisation combinatoire peuvent être retrouvés, sous différentes formes, dans un grand nombre de sphères d'activité économique au sein de notre société. Ces problèmes complexes représentent encore un défi de taille pour bon nombre de chercheurs issus de domaines scientifiques variés tels les mathématiques, l'informatique et la recherche opérationnelle, pour ne citer que quelques exemples. La nécessité de résoudre ces problèmes de façon efficace et rapide a entraîné le prolifération de méthodes de résolution de toutes sortes, certaines étant plus spécifiques à un problème et d'autres étant plus génériques. Ce mémoire réunit différentes notions du parallélisme et des métaheuristiques afin d'apporter une méthode de résolution performante à un problème d'optimisation combinatoire réel. Il démontre que l'introduction de stratégies de parallélisation à un algorithme d'Optimisation par Colonies de Fourmis permet à ce dernier d'améliorer considérablement ses facultés de recherche de solutions. Le succès de cette approche dans la résolution d'un problème d'ordonnancement industriel rencontré dans une entreprise de fabrication d'aluminium montre l'intérêt pratique de ces méthodes et leurs retombées économiques potentielles. Ce travail de recherche, loin d'être une fin en soi, représente plutôt une première exploration des possibilités offertes par deux domaines fort prometteurs de l'informatique et de la recherche opérationnelle. L'union de méthodes d'apprentissage intelligentes et d'une puissance de calcul imposante pourrait fort bien se révéler un outil performant pour la résolution de problèmes d'une telle envergure

Sélection des nœuds dans les réseaux de capteurs sans fil avec récolte d'énergie

RÉSUMÉ L’utilisation des réseaux de capteurs sans fil avec récolte d’énergie est une technologie de communication sans fil émergente avec une large variété d’applications telles que la surveillance de l’environnement. Maximiser le nombre d’échantillons prélevés par le collecteur de données à partir des capteurs est une approche clé afin de minimiser les incertitudes de mesure pour ces applications. Le système considéré dans le présent mémoire considère le problème de sélection des noeuds dans les réseaux de capteurs sans fil avec récolte d’énergie afin de maximiser le nombre de capteurs sélectionnés dans un scénario de liaison montante sujet aux contraintes de satisfaction d’un seuil de rapport signal sur bruit requis à la réception. Ce réseau se compose d’un ensemble de capteurs récolteurs d’énergie et un collecteur de données non-récolteur d’énergie, équipé de plusieurs antennes et responsable de la réception des données transmises par les capteurs. En utilisant un récepteur par forçage à zéro (ZF), le collecteur de données sélectionne le plus grand nombre de noeuds possible pouvant transmettre afin de maximiser la quantité reçue de l’information, tout en satisfaisant leurs contraintes de qualité de service (QoS) en terme de rapport signal-sur-bruit. Le problème est formulé comme un programme non linéaire en nombres entiers. On a également prouvé la NP-difficulté du problème. Bien que le nombre optimal de capteurs sélectionnés peut être obtenu par la recherche exhaustive, il est difficile de mettre en oeuvre cette approche dans la pratique en raison de sa complexité prohibitive. Ainsi, deux algorithmes heuristiques et efficaces en termes de complexité et performance sont proposés pour résoudre ce problème. Les résultats des simulations montrent les bonnes performances des algorithmes proposés et illustrent leur capacité d’adaptation et d’efficacité dans le contexte de la récolte d’énergie. Une étude d’équité est également réalisée afin d’évaluer l’équité des algorithmes développés et d’améliorer leurs performances sur ce niveau. Les résultats numériques montrent l’efficacité des améliorations d’équité proposées. Mots clés : récolte d’énergie, sélection des noeuds, réseaux de capteurs sans fil, récepteur « zero-forcing », NP-difficulté, équité.----------ABSTRACT The use of energy harvesting wireless sensor networks is an emerging wireless communication technology with a wide range of applications such as environment monitoring. Maximizing the number of samples collected by the sink from sensors is a key approach in order to minimize uncertainties for those applications. The considered system in this work consists of an uplink scenario with energy harvesting sensors communicating with a non-energy harvesting sink, equipped with multiple antennas, receiving data forwarded by the sensors. Using a zero-forcing (ZF) receiver, the data collector (i.e., sink) selects the largest possible set of transmitting sensor nodes to maximize the received quantity of information, while satisfying their signal-to-noise ratio quality of service (QoS) constraints. This work presents efficient and simple energy harvesting node selection algorithms in energy harvesting wireless sensor networks in order to maximize the number of selected sensors. The problem formulated as an integer non-linear program, is proved to be NP-hard. Although the optimal number of sensors can be found by exhaustive search, it is difficult to implement this approach in practice due to its prohibitive complexity. Thus, two low complexity and efficient heuristic algorithms are proposed to perform node selection decisions. Simulation results show the performance of the proposed algorithms and illustrate their adaptability and efficiency in the energy harvesting context. A fairness study is also performed in order to evaluate the fairness of the developed algorithms and improve their performances in this context. The numerical results show the efficiency of the proposed fairness improvements. Index Terms: energy harvesting (EH), node selection, wireless sensor networks, zero-forcing (ZF) receiver, NP-hardness, fairness