Conception et mise en oeuvre d'algorithmes de sélection de ressources dans un environnement informatique hétérogène multi-processeur. : Application à un logiciel de bio-informatique.

Depuis 2004, la montée en fréquence des processeurs s'accompagne d'un trop fort dégagement de chaleur que pour encore être utilisé pour optimiser les temps d'exécution des algorithmes. La programmation en parallèle a depuis connu un réel essor. Ce paradigme s'appuie sur la division de grands problèmes en de plus petits qui sont alors traités simultanément. Les processeurs graphiques (GPU) possédant des centaines de coeurs de calcul sont depuis quelques années utilisés dans le cadre d'une telle programmation. Le séquençage d'un brin d'ADN consiste à lire les nucléotides le constituant. Une classification des êtres vivants peut être effectuée grâce à la comparaison de certains gènes spécifiques. Pour trouver ces gènes, de nombreuses comparaisons de chaînes d'ADN doivent être effectuées. L'algorithme DNARun de l'application BioloMICS développée par la société BioAWARE pratique de telles comparaisons. Le but de ce TFE est d'améliorer cet algorithme en le parallélisant à la fois sur CPU et sur GPU grâce à un algorithme de sélection de ressources efficace. Après avoir identifié la fonction de tri comme étant la fonction la plus gourmande en temps d'exécution, nous l'avons portée sur un GPU en reprenant l'algorithme de tri bitonique proposé par NVIDIA et en l'adaptant à nos données. Nous avons ensuite utilisé la librairie StarPU, développée à l'INRIA Bordeaux, qui intègre des algorithmes de sélection de ressources efficaces, pour distribuer ce tri à la fois sur des CPU et des GPU. Pour des vecteurs de 220 éléments, les gains obtenus en comparant le temps d'exécution de notre tri à celui du tri sur CPU atteignent 55% lors de l'utilisation d'un GPU seul et 86% lors de la distribution du tri sur quatre CPU et quatre GPU à l'aide de StarPU

Weighting Strategies for a Recommender System Using Item Clustering Based on Genres

peer reviewedRecommender Systems are effective to identify items that could interest clients on e-commerce web sites or predict evaluations that people could give to items such as movies. In this context, clustering can be used to improve predictions or to reduce computational time. In this paper, we present a clustering approach based on item metadata informations. Evaluations are clustered according to item genre. As items can have several genres, evaluations can be placed in several clusters. Each cluster provides its own rating prediction and weighting strategies are then used to combine these results in one evaluation. Coupled with an existing collaborative filtering recommender system and applied on Yahoo! and MovieLens datasets, our method improves the MAE between 0.3 and 1.8%, and the RMSE between 4.7 and 9.8%

Utilisation potentielle en forêt d'un nouveau type d'amendement calcaro-magnésien :la dolomie semi-décarbonatée (CaCO3 - MgO)

Doctorat en sciences appliquéesinfo:eu-repo/semantics/nonPublishe

Utilisation potentielle en forêt d'un nouveau type d'amendement calcaro-magnésien :la dolomie semi-décarbonatée (CaCO3 - MgO)

Doctorat en sciences appliquéesinfo:eu-repo/semantics/nonPublishe

Calcul intensif sur GPU: exemples en traitement d'images, en bioinformatique et en télécommunication

Les Processeurs Graphiques ou GPUs sont devenus en quelques années des outils puissants pour le calcul intensif massivement parallèle. On les retrouve actuellement exploités par exemple pour des applications en traitement multimédia, en modélisation numérique ou en bioinformatique. Leurs avantages sont un coût modique, une accélération de traitement et une baisse de consommation énergétique par rapport à une puissance CPU équivalente. Nous proposons dans cette contribution d'exploiter les GPUs pour améliorer les performances de méthodes de traitement d'images ainsi que celles d'applications en bioinformatique et en télécommunications. Nous proposons aussi une implémentation hybride de méthodes de traitement d'images, basée sur l'exploitation de l'intégralité des ressources hétérogènes de calcul à disposition (multi- CPU/multi-GPU)

Energy Efficiency for Ultrascale Systems: Challenges and Trends from Nesus Project

International audienceEnergy consumption is one of the main limiting factors for designing and deploying ultrascale systems. Therefore, this paper presents challenges and trends associated with energy efficiency for ultrascale systems based on current activities of the working group on "Energy Efficiency" in the European COST Action Nesus IC1305. The analysis contains major areas that are related to studies of energy efficiency in ultrascale systems: heterogeneous and low power hardware architectures, power monitoring at large scale, modeling and simulation of ultrascale systems, energy-aware scheduling and resource management, and energy-efficient application design