Ordonnancement de tâches parallèles sur plates-formes hétérogènes partagées

• Main Author: N'takpé, Tchimou
• Language: FRE
• Published: Université Henri Poincaré - Nancy I 2009
• Subjects: [INFO:INFO_OH] Computer Science/Other; ordonnancement; ordonnancement multi applications; applications parallèles mixtes; DAGs; plates-formes multi-grappes
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00385329; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/38/53/29/PDF/these-ntakpe.pdf

Aujourd'hui, les plates-formes hétérogènes et partagées que sont les grilles de calcul sont omniprésentes. De plus, le besoin d'exécuter des applications parallèles complexes est croissant. Cette thèse vise à ordonnancer des applications représentées par des graphes de tâches modelables (dont le nombre de processeurs est fixé par l'ordonnanceur) sur des grilles de calcul en exploitant le maximum de parallélisme, utilisant efficacement les ressources, gérant l'hétérogénéité et le partage des ressources. Nous avons pour cela opté pour des heuristiques pragmatiques car, bien qu'elles n'offrent pas de garantie de performance, elles peuvent néanmoins conduire à de bonnes performances moyennes tout en construisant des ordonnancements en des temps relativement courts. La plupart des heuristiques existantes n'ordonnancent les applications parallèles mixtes qu'en milieu homogène et utilisent parfois inefficacement les ressources. Nous avons donc tout d'abord étudié différentes heuristiques dans le cas de plates-formes homogènes et proposé des améliorations visant à améliorer le compromis entre réduction du temps de complétion et efficacité. Nous avons ensuite introduit la gestion de l'hétérogénéité dans l'heuristique proposée et comparé ses performances à celles d'un algorithme garanti. Enfin, nous avons tenu compte du caractère partagé des grilles en gérant la concurrence entre applications. L'approche retenue consiste à limiter la quantité de ressources que chaque application peut utiliser pour construire son ordonnancement. Nous avons également proposé plusieurs stratégies de détermination de cette contrainte de ressources.