Load Balancing for Parallel Coupled Simulations

Résumé : Dans le contexte du calcul scientifique, l'équilibrage de la charge est un problème crucial qui conditionne la performance des simulations numériques parallèles. L'objectif est de répartir la charge de travail entre un nombre de processeurs donné, afin de minimiser le temps global d'exécution. Une stratégie populaire pour résoudre ce problème consiste à modéliser la simulation à l'aide d'un graphe et à appliquer des algorithme de partitionnement. En outre, les simulations numériques tendent à se complexifier, notamment en mixant plusieurs codes représentant des physiques différentes ou des échelles différentes. On parle alors de couplage de codes multi-physiques ou multi-échelles. Dans ce contexte, le problème de l'équilibrage de charge devient également plus difficile, car il ne s'agit plus d'équilibrer chacun des codes séparément, mais l'ensemble de ces codes pris dans leur globalité. Dans ce travail, on propose de resoudre ce problème en utilisant le modèle de partitionnement à sommets fixes qui pourrait représenter efficacement les contraintes supplémentaires imposées par les codes couplés (co-partitionnement). Nous avons donc développé un algorithme direct de partitionnement de graphe qui gère des sommets fixes. L'algorithme a été implémenté dans le partitionneur Scotch et une série d'expériences ont été menées sur la collection des graphes DIMACS. Ensuite nous avons proposé trois algorithmes de co-partitionnement qui respectent les contraintes issues des codes couplés respectifs. Nous avons egalement validé nos algorithmes par une étude expérimentale en comparant nos méthodes aux strategies actuelles sur des cas artificiels ainsi que sur des codes réels couplés.
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Thèse
Computer Science [cs]. Université de Bordeaux, LaBRI; Inria Bordeaux Sud-Ouest, 2016. English
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Contributeur : Maria Predari <>
Soumis le : vendredi 5 mai 2017 - 16:08:29
Dernière modification le : mercredi 4 avril 2018 - 01:24:20
Document(s) archivé(s) le : dimanche 6 août 2017 - 17:02:19

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Maria Predari. Load Balancing for Parallel Coupled Simulations. Computer Science [cs]. Université de Bordeaux, LaBRI; Inria Bordeaux Sud-Ouest, 2016. English. 〈tel-01518956〉

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