Conception et mise en oeuvre d'outils efficaces pour le partitionnement et la distribution parallèles de problèmes numériques de très grande taille

Cette thèse porte sur le partitionnement parallèle de graphes et essentiellement sur son application à la renumérotation de matrices creuses. Nous utilisons pour résoudre ce problème un schéma multi-niveaux dont nous avons parallélisé les phases de contraction et d’expansion. Nous avons ainsi introduit pour la phase de contraction un nouvel algorithme de gestion des conflits d’appariements distants, tout en améliorant les algorithmes déjà existants en leur associant une phase de sélection des communications les plus utiles. Concernant la phase de d’expansion, nous avons introduit la notion de graphe bande qui permet de diminuer de manière très conséquente la taille du problème à traiter par les algorithmes de raffinement. Nous avons généralisé l’utilisation de ce graphe bande aux implantations séquentielles et parallèles de notre outil de partitionnement Scotch. Grâce à la présence du graphe bande, nous avons proposé une utilisation nouvelle des algorithmes génétiques dans le cadre de l’expansion en les utilisant comme heuristiques parallèles de raffinement de la partition.This thesis deals with parallel graph partitioning and, more specifically, focuses on its application to sparse matrix ordering. To solve this problem, we use a multi-level scheme, of which we have parallelized the coarsening and uncoarsening phases. We have developed, for the coarsening phase, a new synchronization algorithm to handle conflicts in remote matchings. We have also improved over existing algorithms by adding to them a selection step which aims at keeping only the most useful communications. Regarding the uncoarsening phase, we have introduced the concept of band graph, which allows us to dramatically decrease problem size for refinement algorithms. We have generalized the use of band graphs to the sequential and parallel implementations of our Scotch partitioning tool. Basing on band graphs, we have proposed a new application of genetic algorithms to the uncoarsening phase, using them as parallel refinement algorithms

Redistribution dynamique parallèle efficace de la charge pour les problèmes numériques de très grande taille

Cette thèse traite du problème de la redistribution dynamique parallèle efficace de la charge pour les problèmes numériques de très grande taille. Nous présentons tout d'abord un état de l'art des algorithmes permettant de résoudre les problèmes du partitionnement, du repartitionnement, du placement statique et du re-placement. Notre première contribution vise à étudier, dans un cadre séquentiel, les caractéristiques algorithmiques souhaitables pour les méthodes parallèles de repartitionnement. Nous y présentons notre contribution à la conception d'un schéma multi-niveaux k-aire pour le calcul sequentiel de repartitionnements. La partie la plus exigeante de cette adaptation concerne la phase d'expansion. L'une de nos contributions majeures a été de nous inspirer des méthodes d'influence afin d'adapter un algorithme de raffinement par diffusion au problème du repartitionnement.Notre deuxième contribution porte sur la mise en oeuvre de ces méthodes sur machines parallèles. L'adaptation du schéma multi-niveaux parallèle a nécessité une évolution des algorithmes et des structures de données mises en oeuvre pour le partitionnement. Ce travail est accompagné d'une analyse expérimentale, qui est rendue possible grâce à la mise en oeuvre des algorithmes considérés au sein de la bibliothèque Scotch.This thesis concerns efficient parallel dynamic load balancing for large scale numerical problems. First, we present a state of the art of the algorithms used to solve the partitioning, repartitioning, mapping and remapping problems. Our first contribution, in the context of sequential processing, is to define the desirable features that parallel repartitioning tools need to possess. We present our contribution to the conception of a k-way multilevel framework for sequential repartitioning. The most challenging part of this work regards the uncoarsening phase. One of our main contributions is the adaptation of influence methods to a global diffusion-based heuristic for the repartitioning problem. Our second contribution is the parallelization of these methods. The adaptation of the aforementioned algorithms required some modification of the algorithms and data structure used by existing parallel partitioning routines. This work is backed by a thorough experimental analysis, which is made possible thanks to the implementation of our algorithms into the Scotch library.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF