Les plates-formes multi-coeurs avec un accès mémoire non uniforme (NUMA) sont devenu des ressources usuelles de calcul haute performance. Dans ces plates-formes, la mémoire partagée est constituée de plusieurs bancs de mémoires physiques organisés hiérarchiquement. Cette hiérarchie est également constituée de plusieurs niveaux de mémoires caches et peut être assez complexe. En raison de cette complexité, les coûts d'accès mémoire peuvent varier en fonction de la distance entre le processeur et le banc mémoire accédé. Aussi, le nombre de coeurs est très élevé dans telles machines entraînant des accès mémoire concurrents. Ces accès concurrents conduisent à des ponts chauds sur des bancs mémoire, générant des problèmes d'équilibrage de charge, de contention mémoire et d'accès distants. Par conséquent, le principal défi sur les plates-formes NUMA est de réduire la latence des accès mémoire et de maximiser la bande passante. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette thèse est d'assurer une portabilité des performances évolutives sur des machines NUMA multi-coeurs en contrôlant l'affinité mémoire. Le premier aspect consiste à étudier les caractéristiques des plates-formes NUMA que sont à considérer pour contrôler efficacement les affinités mémoire, et de proposer des mécanismes pour tirer partie de telles affinités. Nous basons notre étude sur des benchmarks et des applications de calcul scientifique ayant des accès mémoire réguliers et irréguliers. L'étude de l'affinité mémoire nous a conduit à proposer un environnement pour gérer le placement des données pour les différents processus des applications. Cet environnement s'appuie sur des informations de compilation et sur l'architecture matérielle pour fournir des mécanismes à grains fins pour contrôler le placement. Ensuite, nous cherchons à fournir des solutions de portabilité des performances. Nous entendons par portabilité des performances la capacité de l'environnement à apporter des améliorations similaires sur des plates-formes NUMA différentes. Pour ce faire, nous proposons des mécanismes qui sont indépendants de l'architecture machine et du compilateur. La portabilité de l'environnement est évaluée sur différentes plates-formes à partir de plusieurs benchmarks et des applications numériques réelles. Enfin, nous concevons des mécanismes d'affinité mémoire qui peuvent être facilement adaptés et utilisés dans différents systèmes parallèles. Notre approche prend en compte les différentes structures de données utilisées dans les différentes applications afin de proposer des solutions qui peuvent être utilisées dans différents contextes. Toutes les propositions développées dans ce travail de recherche sont mises en œuvre dans une framework nommée Minas (Memory Affinity Management Software). Nous avons évalué l'adaptabilité de ces mécanismes suivant trois modèles de programmation parallèle à savoir OpenMP, Charm++ et mémoire transactionnelle. En outre, nous avons évalué ses performances en utilisant plusieurs benchmarks et deux applications réelles de géophysique.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00685111 |
| Date | 29 June 2011 |
| Creators | Ribeiro, Christiane |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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