Efficient parallel solutions on CGM model for a dynamic programming class of problems.
Solutions parallèles efficaces sur le modèle CGM d'une classe de problèmes issus de la programmation dynamique
Résumé
Several factors lead designers of parallel architectures to converge to coarse-grained multi-processor systems. However, most parallel software has been designed for fine-grained parallel systems and for systems with shared memory.
In this thesis, we use the BSP/CGM (Bulk Synchronous Parallel / Coarse-Grained Multicomputer) parallel computing model, designed to close the gap between software and hardware, to provide parallels solutions to a class of dynamic programming problems. This is a polyadique non-serial dynamic programming class of problems, which is characterized by very high dependence of calculations. This class includes, for example, Matrix Chain Ordering Problem, Triangulation of Convexe Polygon problem and Optimal Binay Search Tree problem.
To do this, we start by carry out a detailed study of the design tool of our solutions, i.e. the BSP/CGM parallel computing model. Then, we present some of the problems of the class studied and some sequential algorithms to solve them. After that, we propose a load balancing mechanism of the processors, for an existing generic BSP/CGM algorithm which solves all the problems of the class discussed. From this algorithm, we propose a new generic solution with better performance. Finally, we propose two BSP/CGM algorithms for typical problems of the class. These algorithms are based on sequential solutions said accelerated. They perform better than the first.
Plusieurs facteurs technologiques, logiciels et économiques amènent les concepteurs d'architectures parallèles à converger vers des systèmes multi-processeurs gros-grain. Pourtant, la plupart des logiciels parallèles ont été conçu pour des systèmes parallèles à grains fins et pour des systèmes à mémoire partagée.
Dans cette thèse, nous utilisons le modèle de calcul parallèle BSP/CGM (Bulk Synchronous Parallel / Coarse-Grained Multicomputer), conçu dans le but de diminuer l'écart entre le logiciel et le matériel, pour apporter des solutions parallèles efficaces, à une classe de problèmes issus de la programmation dynamique. Il s'agit d'une classe de problèmes de type polyadique non-serial qui se caractérise par une très forte dépendance entre les calculs. Cette classe compte par exemple le problème d'ordonnancement de produit de chaine de matrices, le problème de triangulation optimale d'un polygone convexe, le problème de recherche de l'arbre binaire de recherche optimal, etc.
Pour ce faire, nous commençons par mener une étude de l'outil de conception de nos solutions, c'est-à-dire le modèle de calcul parallèle BSP/CGM. Ensuite, nous présentons quelques-uns des problèmes de la classe étudiée ainsi que quelques algorithmes séquentiels permettant de les résoudre. Après, nous proposons un mécanisme de rééquilibrage de charge des processeurs pour un algorithme BSP/CGM existant. Il permet de résoudre tous les problèmes de la classe abordée. En s'inspirant de cet algorithme, nous proposons une nouvelle solution générique ayant de meilleures performances. Enfin, nous proposons deux algorithmes BSP/CGM typiques à certains problèmes de la classe. Ces algorithmes sont basés sur des solutions séquentielles dites accélérées. Ils permettent d'obtenir de meilleures performances que la première.
Loading...