Informatique temps réel, robotique et automatique - Fontainebleau

Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique

TADONKI Claude

Mathématiques et Systèmes

01/10/2020

Parallélisme , mémoire distribuée , mémoire partagée , mémoire hiérarchique , multicoeur.

parallelism, distributed memory, shared memory, hierarchical memory, multi-core

L'importante évolution des architectures durant les deux dernières décennies s'est accompagnée d'une complexification notable des systèmes de mémoire. D'une part, concernant les architectures multicoeurs, on dispose de plusieurs niveaux de mémoire directement ou indirectement partagés par les différents coeurs, et éventuellement des mémoires privées individuelles au plus proche des unités de traitements. D'autre part, dans le cas des architectures hétérogènes à base d'accélérateurs, on a des mémoires séparées pour lesquelles les échanges nécessitent des mécanismes explicites de transfert de données. Les architectures hétérogènes unifiant les deux types d'architectures, voire plus, on comprend alors la difficulté notoire de cerner l'impact des accès mémoire sur la performance globale des systèmes modernes. Comprendre ce mécanisme et le modéliser de manière assez précise permettraient d'affiner les prédictions de temps de calculs et aussi de dégager une méthodologie d'optimisation des programmes parallèles, principalement sur les machines multicoeurs. Il faut préciser qu'avec le temps, le coût des accès mémoire tend à devenir dominant; et dans bon nombre de cas, on y trouve la cause principale de l'inefficacité globale des programmes usuels. Cette étude débutera par un inventaire des différents systèmes de mémoire hiérarchique et leur principe de fonctionnement, suivi d'un important travail de profilage sur diverses architectures avec des scénarios judicieusement choisis. De cette étape, le candidat récoltera des informations et des données qui lui permettront de clarifier les mécanismes sous-jacents aux transferts de données en mode concurrent, et ensuite de mener une réflexion sur une méthodologie générique d'optimisation des programmes par rapport à la mémoire.

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Parallélisme

Comité de suivi

Master 2 recherche en informatique ou diplôme d'ingénieur avec bon niveau en programmation (C et multithreading), bonne connaissance des approches statistiques de modélisation et d'analyse des données et connaissance de base en parallélisme à mémoire partagée

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Innovation

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Concours pour un contrat doctoral