thesis

Prédiction et évaluation de performance des algorithmes adaptatifs implantés sur machines parallèles

Defense date:

Jan. 1, 1993

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Institution:

Paris, ENST

Disciplines:

Directors:

Abstract EN:

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Abstract FR:

Nous analysons dans ce travail de these le processus d'implantation sur des machines mimd a passage de messages d'une classe importante d'algorithmes en traitement du signal: les algorithmes adaptatifs. Ce processus est long et couteux, raison pour laquelle on essaie de predire la performance des implantations avant de les programmer. Nous introduisons un modele du comportement temporel des implantations utilisant un faible nombre de parametres pour representer l'algorithme et l'architecture cible. Ensuite, nous definissons la machine ideale m#0 nous permettant d'atteindre une periode d'iteration minimale. Nous demontrons que cette periode d'iteration peut etre atteinte par une implantation reelle m#2 ayant un faible nombre de processeurs et prenant en compte les durees des communications. Nous avons developpe des algorithmes heuristiques permettant de trouver m#2 et de prendre en compte des restrictions materielles pour trouver des implantations performantes de plusieurs algorithmes adaptatifs classiques (lms, rls, ftf, felms, rlsl). Finalement, on presente un ensemble d'outils developpes pour aider au processus d'implantation sur des machines paralleles, nous permettent de predire les bornes de performance des implantations, de suggerer des configurations materielles et logicielles, et de simuler le fonctionnement temporel des implantations pour evaluer leur performance