Utilisation efficace des accélérateurs GPU -- Ordonnancement sur machines hybrides

Raphaël Bleuse 1, *
* Auteur correspondant
1 MOAIS - PrograMming and scheduling design fOr Applications in Interactive Simulation
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Résumé : La course à la puissance de calcul dans les super-calculateurs pose la problématique de la consommation énergétique de ces machines. Les systèmes hybrides - composés de processeurs et d'accélérateurs GPU (Graphics Processing Unit) - sont une réponse prometteuse à cette question. Actuellement, l'allocation des tâches sur des telles machines est réalisée par le programmeur de manière statique. Nous étudions le problème de l'ordonnancement de tâches indépendantes sur ces architectures. Nous proposons un algorithme d'approximation bi-critère - de faible complexité algorithmique - optimisant simultanément localité et temps de complétion avec des garanties de performance. Les performances de son implémentation dans l'environnement de calcul parallèle XKaapi sont ensuite validées par une étude expérimentale.
Type de document :
Mémoires d'étudiants -- Hal-inria+
Calcul parallèle, distribué et partagé [cs.DC]. 2013
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Contributeur : Raphaël Bleuse <>
Soumis le : jeudi 5 septembre 2013 - 07:41:47
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:51:49
Document(s) archivé(s) le : jeudi 6 avril 2017 - 15:21:50

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Raphaël Bleuse. Utilisation efficace des accélérateurs GPU -- Ordonnancement sur machines hybrides. Calcul parallèle, distribué et partagé [cs.DC]. 2013. 〈hal-00858233〉

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