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Analyse et modélisation des communications concurrentes dans les réseaux haute performance

La croissance des capacités de calcul des processeurs se poursuit, non plus par l'augmentation des fréquences d'horloge, mais par la multiplication d'unités de traitement (coeur) au sein des chips. Cette augmentation du nombre de coeurs par processeur induit un partage des autres omposants de la machine entre les différentes requêtes. En outre, les applications parallèles provenant du calcul scientifique s'efforcent d'exploiter au maximum les ressources d'une architecture parallèle. La compréhension du partage de ressource devient un des défis majeurs pour utiliser efficacement ces architectures.<br />Ces nouveaux comportements de partage de ressources, ainsi produits, sont difficiles à interpréter et à prédire. Dans cette thèse, nous avons étudié le problème du partage du réseau. Les grappes de calcul utilisent des réseaux dédiés tels que Gigabit Ethernet, Myrinet ou Quadrics. L'exécution simultanée des tâches d'une application entraîne des accès concurrents sur la ressource réseau. Leurs effets conduisent à une perte de performance qui découle du partage de la bande passante réseau entre communications.<br />Suivant ce contexte, nous présentons une analyse fine des comportements concurrents sur les architectures : Quadrics, Myrinet et Gigabit Ethernet. Cette analyse conduit à la définition de modèles prédictifs basés sur la notion de partage de la bande passante. En outre, nous montons que l'intégration de ces modèles dans une simulation permet de prédire les impacts dûs à la concurrence entre communications MPI résultantes de l'exécution d'applications scientifiques. La prédiction des comportements concurrents donne lieu, au niveau scientifique et technique, à une meilleure connaissance des besoins des applications et, au niveau industriel, à la proposition de solutions de grappes adaptées aux besoins de leurs clientèles.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00165164
Date25 May 2007
CreatorsMartinasso, Maxime
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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