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Méthodologie d'accélération de programmes Python par parallélisme de type OpenMP

Méthodologie d'accélération de programmes Python par parallélisme de type OpenMP

Methodology for accelerating Python programs through OpenMP-like parallelism

Proposition de thèse

Spécialité

Informatique temps réel, robotique et automatique - Fontainebleau

Ecole doctorale

Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique

Directeur de thèse

TADONKI Claude

Unité de recherche

Mathématiques et Systèmes

Contact
Date de validité

01/10/2021

Site Web
Mots-clés

Python, source-à-source, parallélisme, compilation, multicoeurs, GPU

Python, source-to-source, parallelism, compilation, multicore, GPU

Résumé

Voir description en anglais

The aim of this PhD is to investigate how to leverage HPC techniques for Python programs. The work will mainly consider compilation-like approaches and the support of specialized tools/libraries. Shared memory parallelism on multicore processors and accelerated computing with GPUs will be the main target devices.

Contexte

Python is becoming one of the major programming languages for common programming considerations. Indeed, a general-purpose programming language. It is interpreted and dynamically typed, and is very well suited for interactive work and quick prototyping, while being powerful enough to write large applications.
There is an increasing need for performance with Python applications, both from the scientific and the industrial standpoints. This raises the question of how to make Python programs taking benefit from traditional HPC advances. The question applies for existing codes as well as those to be designed. From the industrial side, the quick prototyping aspect is now followed by the need for efficiency. There are well established techniques and associated tools to move from a standard code to its parallel version on shared-memory machines or accelerators, mostly with compiled programming languages. Therefore, the case of Python appears special but crucial.

Encadrement

Voir claude.tadonki@mines-paristech.fr

Profil candidat

Voir description en anglais

Master 2 (research) and
- Good level in programming (C and Python)
- Some background in code analysis and transformations
- Basic skills in parallel computing an accelerated computing

Références

-

Type financement

Concours pour un contrat doctoral

Document PDF

https://www.adum.fr/script/downloadfile.pl?type=78&ID=34142

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