Les méthodes itératives de Krylov sont utilisées sur les plate-formes de Calcul Haute Performance (CHP) pour résoudre les grands systèmes linéaires issus des domaines de la science et de l'ingénierie. Avec l'augmentation du nombre de cœurs et de l'hétérogénéité des superordinateurs, le temps consacré à la communication et synchronisation globales nuit gravement aux leurs performances parallèles. La programmation tend à être l'intersection du calcul distribué et parallèl. Le développement d'algorithmes devrait prendre en compte les principes: 1) parallèlisme avec multi-granularité; 2) mémoire hiérarchique; 3) minimisation de la communication globale; 4) promotion de l'asynchronicité; 5) proposition de stratégies d'ordonnancement et de moteurs de gestion pour gérer les trafic et la tolérance aux pannes. En réponse `e ces objectifs, nous présentons un paradigme de programmation multi-niveaux distribués et parallèls pour les méthodes de Krylov sur les plates-formes de CHP. La première partie porte sur la mise en œuvre d'un générateur de matrices avec des valeurs propres prescrites pour la référence des méthodes itératives. Dans la deuxième partie, nous étudions les performances numériques et parallèles de la méthode itérative proposée. Son implémentation avec un moteur de gestion peut gérer le communication, la tolérance aux pannes et la réutilisabilité. Dans la troisième partie, un schéma de réglage automatique est introduit pour la sélection intelligente de ses paramètres lors de l'exécution. Enfin, nous étudions la possibilité d'implémenter ce paradigme dans un environnement d'exécution de flux de travail.
M. Serge PETITON Université de Lille Directeur de thèse M. Michael HEROUX Sandia National Laboratories Rapporteur M. Michel DAYDé ENSEEIHT Rapporteur Mme Yutong LU Sun Yat-sen University Examinateur Mme Barbara CHAPMAN Stony Brook University Examinateur Mme Sophie TISON Université de Lille Examinateur Mme France BOILLOD-CERNEUX CEA Saclay Examinateur M. Michaël KRAJECKI Université de Reims Champagne-Ardenne Examinateur
Thesis of the team CFHP defended on 22/03/2019