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Architectures logicielles pour la radio flexible : intégration d'unités de calcul hétérogènes

HORREIN, Pierre-Henri 10 January 2012 (has links) (PDF)
L'utilisation de la radio flexible permet d'envisager des réseaux sans fil évolutifs, plus efficaces et plus intelligents. Le terme "~radio flexible~" est un terme très général, qui peut s'appliquer à une implanta- tion logicielle des opérations, à une implantation matérielle adaptable basée sur des accélérateurs matériels, ou encore à des implantations mixtes. Il regroupe en fait toutes les implantations de terminaux radio qui ne sont pas figées. Les travaux réalisés durant cette thèse tournent autour de deux points. Le premier est l'utilisation des processeurs graphiques pour la radio flexible, et plus particulièrement pour la radio logicielle. Ces cibles offrent des performances impressionnantes en termes de débit brut de calcul, en se basant sur architecture massivement parallèle. Le parallélisme de données utilisé dans ces processeurs diffère cependant du parallélisme de tâches souvent exploitées dans les applications de radio logicielle. Différentes approches pour résoudre ce problème sont étudiées. Les résultats obtenus sur ce point permettent une nette amélioration du débit de calcul atteignable avec une implantation logicielle, tout en libérant le processeur pour d'autres tâches. Le deuxième point abordé dans cette étude concerne la définition d'un environnement perme- ttant de supporter différentes possibilités d'implantation de la radio flexible. Cet environnement englobe le support de la plateforme hétérogène, et la gestion des applications sur ces plateformes. Bien qu'encore expérimental, les premiers résultats obtenus avec l'environnement montrent ses capacités d'adaptation, et le rendent utilisable pour des applications radio variées sur des plateformes hétérogènes.
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Architectures logicielles pour la radio flexible : intégration d'unités de calcul hétérogènes

Horrein, Pierre-henri 10 January 2012 (has links) (PDF)
L'utilisation de la radio flexible permet d'envisager des réseaux sans fil évolutifs, plus efficaces et plus intelligents. Le terme "~radio flexible~" est un terme très général, qui peut s'appliquer à une implanta- tion logicielle des opérations, à une implantation matérielle adaptable basée sur des accélérateurs matériels, ou encore à des implantations mixtes. Il regroupe en fait toutes les implantations de terminaux radio qui ne sont pas figées. Les travaux réalisés durant cette thèse tournent autour de deux points. Le premier est l'utilisation des processeurs graphiques pour la radio flexible, et plus particulièrement pour la radio logicielle. Ces cibles offrent des performances impressionnantes en termes de débit brut de calcul, en se basant sur architecture massivement parallèle. Le parallélisme de données utilisé dans ces processeurs diffère cependant du parallélisme de tâches souvent exploitées dans les applications de radio logicielle. Différentes approches pour résoudre ce problème sont étudiées. Les résultats obtenus sur ce point permettent une nette amélioration du débit de calcul atteignable avec une implantation logicielle, tout en libérant le processeur pour d'autres tâches. Le deuxième point abordé dans cette étude concerne la définition d'un environnement perme- ttant de supporter différentes possibilités d'implantation de la radio flexible. Cet environnement englobe le support de la plateforme hétérogène, et la gestion des applications sur ces plateformes. Bien qu'encore expérimental, les premiers résultats obtenus avec l'environnement montrent ses capacités d'adaptation, et le rendent utilisable pour des applications radio variées sur des plateformes hétérogènes.
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Architectures logicielles pour la radio flexible : intégration d'unités de calcul hétérogènes / Software design for flexible radio : integration of heterogeneous computing units

Horrein, Pierre-Henri 10 January 2012 (has links)
L'utilisation de la radio flexible permet d'envisager des réseaux sans fil évolutifs, plus efficaces et plus intelligents. Le terme «~radio flexible~» est un terme très général, qui peut s'appliquer à une implanta- tion logicielle des opérations, à une implantation matérielle adaptable basée sur des accélérateurs matériels, ou encore à des implantations mixtes. Il regroupe en fait toutes les implantations de terminaux radio qui ne sont pas figées. Les travaux réalisés durant cette thèse tournent autour de deux points. Le premier est l'utilisation des processeurs graphiques pour la radio flexible, et plus particulièrement pour la radio logicielle. Ces cibles offrent des performances impressionnantes en termes de débit brut de calcul, en se basant sur architecture massivement parallèle. Le parallélisme de données utilisé dans ces processeurs diffère cependant du parallélisme de tâches souvent exploitées dans les applications de radio logicielle. Différentes approches pour résoudre ce problème sont étudiées. Les résultats obtenus sur ce point permettent une nette amélioration du débit de calcul atteignable avec une implantation logicielle, tout en libérant le processeur pour d'autres tâches. Le deuxième point abordé dans cette étude concerne la définition d'un environnement perme- ttant de supporter différentes possibilités d'implantation de la radio flexible. Cet environnement englobe le support de la plateforme hétérogène, et la gestion des applications sur ces plateformes. Bien qu'encore expérimental, les premiers résultats obtenus avec l'environnement montrent ses capacités d'adaptation, et le rendent utilisable pour des applications radio variées sur des plateformes hétérogènes. / The development of flexible radio leads to evolving wireless networks. This character- istic enables more efficient and smarter networks. Flexible radio is not a precise definition. It can be used to describe a software implementation of radio operations, as well as a hardware implementation based on configurable hardware coprocessors. It can also refer to heterogeneous implementations. It describes any implementation which can evolve. During this PhD, we focused on two different aspects of flexible radio. First, the use of graphi- cal processors for flexible radio (and especially software radio) is studied. These execution targets enable impressive performances, when studying raw attainable processing throughput, through the use of massively parallel architectures. The problem is that the data parallelism exhibited by these processors does not match the task parallelism of software radio applications. Different approaches to correct this mismatch are studied in this work. The displayed results show an improvement in the at- tainable software implementation, while letting the processor process other tasks. The other issue addressed in this work is the definition of an environment able to support dif- ferent implementation choices for flexible radio. Support for multiple implementations includes heterogeneous platforms support, as well as application management on these platforms. While this environment is still in early development stage, preliminary results demonstrate its adaptabil ity, and eases development of applications on different heterogeneous platforms.
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Ordonnancement pour les nouvelles plateformes de calcul avec GPUs / Scheduling for new computing platforms with GPUs

Monna, Florence 25 November 2014 (has links)
De plus en plus d'ordinateurs utilisent des architectures hybrides combinant des processeurs multi-cœurs (CPUs) et des accélérateurs matériels comme les GPUs (Graphics Processing Units). Ces plates-formes parallèles hybrides exigent de nouvelles stratégies d'ordonnancement adaptées. Cette thèse est consacrée à une caractérisation de ce nouveau type de problèmes d'ordonnancement. L'objectif le plus étudié dans ce travail est la minimisation du makespan, qui est un problème crucial pour atteindre le potentiel des nouvelles plates-formes en Calcul Haute Performance.Le problème central étudié dans ce travail est le problème d'ordonnancement efficace de n tâches séquentielles indépendantes sur une plateforme de m CPUs et k GPUs, où chaque tâche peut être exécutée soit sur un CPU ou sur un GPU, avec un makespan minimal. Ce problème est NP-difficiles, nous proposons donc des algorithmes d'approximation avec des garanties de performance allant de 2 à (2q + 1)/(2q) +1/(2qk), q> 0, et des complexités polynomiales. Il s'agit des premiers algorithmes génériques pour la planification sur des machines hybrides avec une garantie de performance et une fin pratique. Des variantes du problème central ont été étudiées : un cas particulier où toutes les tâches sont accélérées quand elles sont affectées à un GPU, avec un algorithme avec un ratio de 3/2, un cas où les préemptions sont autorisées sur CPU, mais pas sur GPU, le modèle des tâches malléables, avec un algorithme avec un ratio de 3/2. Enfin, le problème avec des tâches dépendantes a été étudié, avec un algorithme avec un ratio de 6. Certains des algorithmes ont été intégré dans l'ordonnanceur du système xKaapi. / More and more computers use hybrid architectures combining multi-core processors (CPUs) and hardware accelerators like GPUs (Graphics Processing Units). These hybrid parallel platforms require new scheduling strategies. This work is devoted to a characterization of this new type of scheduling problems. The most studied objective in this work is the minimization of the makespan, which is a crucial problem for reaching the potential of new platforms in High Performance Computing. The core problem studied in this work is scheduling efficiently n independent sequential tasks with m CPUs and k GPUs, where each task of the application can be processed either on a CPU or on a GPU, with minimum makespan. This problem is NP-hard, therefore we propose approximation algorithms with performance ratios ranging from 2 to (2q+1)/(2q)+1/(2qk), q>0, and corresponding polynomial time complexities. The proposed solving method is the first general purpose algorithm for scheduling on hybrid machines with a theoretical performance guarantee that can be used for practical purposes. Some variants of the core problem are studied: a special case where all the tasks are accelerated when assigned to a GPU, with a 3/2-approximation algorithm, a case where preemptions are allowed on CPUs, the same problem with malleable tasks, with an algorithm with a ratio of 3/2. Finally, we studied the problem with dependent tasks, providing a 6-approximation algorithm. Experiments based on realistic benchmarks have been conducted. Some algorithms have been integrated into the scheduler of the xKaapi runtime system for linear algebra kernels, and compared to the state-of-the-art algorithm HEFT.

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