Programmation dynamique dans les modèles de calcul parallèle BSP/CGM
Ordonnancement de produit de chaîne de matrices, Arbre binaire de recherche optimale, Triangulation de polygones convexe
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Nous assistons cette décennie à une tendance (migration) du hardware parallèle vers les système multiprocesseurs à gros-grain. Cependant, la majorité du logiciel parallèle traditionnel est conçue pour des système grain-fin et pour des machines à mémoire partagée. L'un des principaux défis actuels des chercheurs en conception d'algorithmes parallèles est de réduire cette incompatibilité dite écart logiciel-matériel. Un grande intérêt est ainsi porté à la conception d'algorithmes parallèles efficaces pour les multi-processeurs gros-grain. C'est dans ce cadre que s'inscrit ...
Nous assistons cette décennie à une tendance (migration) du hardware parallèle vers les système multiprocesseurs à gros-grain. Cependant, la majorité du logiciel parallèle traditionnel est conçue pour des système grain-fin et pour des machines à mémoire partagée. L'un des principaux défis actuels des chercheurs en conception d'algorithmes parallèles est de réduire cette incompatibilité dite écart logiciel-matériel. Un grande intérêt est ainsi porté à la conception d'algorithmes parallèles efficaces pour les multi-processeurs gros-grain. C'est dans ce cadre que s'inscrit cette thèse. Nous utilisons le modèle de calcul parallèle BSP/CGM(Bulk synchronous parallel Coarse Grained Multicomputers) pour concevoir des solutions pour des problèmes faisant appel à la technique de programmation dynamique. Nous nous intéressons à un échantillon typique de la programmation dynamique du type polyadique non-serial. Il s'agit d'une importante classe de problèmes largement utilisés dans les applications à haute performance (tel que : le problème d'ordonnancement de produit de chaîne de matrices, le problème de l'arbre binaire de recherche optimale, le problème de triangulation de polygones convexe).
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