Abstract FR:

Ce travail présente l'apport de l'ordonnancement pour la programmation parallèle performante d'applications numérique en mécanique et chimie quantique. Nous prenons deux exemples types de résolution de l'équation de Schrödinger-Boîte Quantique (BQ) et Méthode des Perturbations d'ordre 2 (MP2)- qui nécessitent de grosses ressources en calcul et mémoire. La programmation (échange de messages et/ou multithreading) des machines parallèles (distribuées ou SMP) est illustrée par les performances obtenues avec le benchmark Linpack sur la grappe I-cluster (INRIA). Le manque de portabilité du code hautement performant obtenu montre l'importance d'un environnement de programmation parallèle permettant de découpler le codage de l'algorithme de son ordonnancement sur la machine cible. Nous introduisons alors ATHAPASCAN, qui repose sur l'analyse du flot données, pour calculer dynamiquement des ordonnancements prouvés efficaces. Un premier critère d'efficacité est le temps de calcul. Sur certains modèles de machines, la théorie et l'expérience montrent que ATHAPASCAN permet des ordonnancements qui garantissent des exécutions efficaces pour certains algorithmes adaptés à BQ, de type itératif (méthode de Lanczos). Un deuxième critère fondamental est l'espace mémoire requis pour les exécutions parallèles en calcul numérique ; c'est particulièrement critique pour MP2. Nous proposons d'annoter le Graphe de Flot de Données (GFD) manipulé par ATHAPASCAN pour prendre en compte la mémoire et permettre des ordonnancements dynamiques efficaces en mémoire. Pour MP2, dont le GFD est connu statiquement, un ordonnancement efficace en temps et en mémoire est donné.