Footnote:
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Description:
Les problèmes d'optimisation issus du monde réel sont souvent complexes et NP-difficiles. Leur modélisation est en constante évolution en termes de contraintes et d'objectifs, et leur résolution est coûteuse en temps de calcul. Bien que des algorithmes approchés telles que les métaheuristiques (heuristiques génériques) permettent de réduire la complexité de leur résolution, ces méthodes restent insuffisantes pour traiter des problèmes de grande taille. Au cours des dernières décennies, le calcul parallèle s'est révélé comme un moyen incontournable pour faire face à de grandes instances de problèmes difficiles d'optimisation. La conception et l'implémentation de métaheuristiques parallèles sont ainsi fortement influencées par l'architecture parallèle considérée. De nos jours, le calcul sur GPU s'est récemment révélé efficace pour traiter des problèmes coûteux en temps de calcul. Cette nouvelle technologie émergente est considérée comme extrêmement utile pour accélérer de nombreux algorithmes complexes. Un des enjeux majeurs pour les métaheuristiques est de repenser les modèles existants et les paradigmes de programmation parallèle pour permettre leurdéploiement sur les accélérateurs GPU. De manière générale, les problèmes qui se posent sont la répartition des tâches entre le CPU et le GPU, la synchronisation des threads, l'optimisation des transferts de données entre les différentes mémoires, les contraintes de capacité mémoire, etc. La contribution de cette thèse est de faire face à ces problèmes pour la reconception des modèles parallèles des métaheuristiques pour permettre la résolution des problèmes d'optimisation à large échelle sur les architectures GPU. Notre objectif est de repenser les modèles parallèles existants et de permettre leur déploiement sur GPU. Ainsi, nous proposons dans ce document une nouvelle ligne directrice pour la construction de métaheuristiques parallèles efficaces sur GPU. Le défi de cette thèse porte sur la conception de toute la hiérarchie des modèles parallèles sur GPU. Pour cela, ...