Modèles de programmation et d'exécution pour les architectures parallèles et hybrides. Applications à des codes de simulation pour la physique. ; Programming models and execution models for parallel and hybrid architectures. Application to physics simulations
Titel:
Modèles de programmation et d'exécution pour les architectures parallèles et hybrides. Applications à des codes de simulation pour la physique. ; Programming models and execution models for parallel and hybrid architectures. Application to physics simulations
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Nous nous intéressons dans cette thèse aux grandes architectures parallèles hybrides, c'est-à-dire aux architectures parallèles qui sont une combinaison de processeurs généraliste (Intel Xeon par exemple) et de processeurs accélérateur (GPU Nvidia). L'exploitation efficace de ces grappes hybrides pour le calcul haute performance est au cœur de nos travaux. L'hétérogénéité des ressources de calcul au sein des grappes hybrides pose de nombreuses problématiques lorsque l'on souhaite les exploiter efficacement avec de grandes applications scientifiques existantes. Deux principales problématiques ont été traitées. La première concerne le partage des accélérateurs pour les applications MPI et la seconde porte sur la programmation et l'exécution concurrente de code entre CPU et accélérateur. Les architectures hybrides sont très hétérogènes : en fonction des architectures, le ratio entre le nombre d'accélérateurs et le nombre de coeurs CPU est très variable. Ainsi, nous avons tout d'abord proposé une notion de virtualisation d'accélérateur, qui permet de donner l'illusion aux applications qu'elles ont la capacité d'utiliser un nombre d'accélérateurs qui n'est pas lié au nombre d'accélérateurs physiques disponibles dans le matériel. Un modèle d'exécution basé sur un partage des accélérateurs est ainsi mis en place et permet d'exposer aux applications une architecture hybride plus homogène. Nous avons également proposé des extensions aux modèles de programmation basés sur MPI / threads afin de traiter le problème de l'exécution concurrente entre CPU et accélérateurs. Nous avons proposé pour cela un modèle basé sur deux types de threads, les threads CPU et accélérateur, permettant de mettre en place des calculs hybrides exploitant simultanément les CPU et les accélérateurs. Dans ces deux cas, le déploiement et l'exécution du code sur les ressources hybrides est crucial. Nous avons pour cela proposé deux bibliothèques logicielles S_GPU 1 et S_GPU 2 qui ont pour rôle de déployer et d'exécuter les calculs sur le matériel ...