Présentation
Auteur(s)
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Franck CAPPELLO : Chargé de recherche au CNRS - Laboratoire de recherche en informatique LRI - Université Paris Sud, Orsay
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Jean-Paul SANSONNET : Directeur de recherche au CNRS - Laboratoire d’informatique pour la mécanique et les sciences de l’ingénieur LIMSI - Université Paris Sud, Orsay
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Lire l’articleINTRODUCTION
L’architecture des ordinateurs, qu’il s’agisse de microprocesseurs ou de supercalculateurs, est fortement influencée par l’exploitation d’une propriété fondamentale des applications : le parallélisme. Un grand nombre d’architectures présentes dans les sites informatiques sont parallèles. Ce type d’architecture touche une large gamme de machines depuis les PC biprocesseurs jusqu’aux supercalculateurs. Aujourd’hui, la plupart des serveurs sont des machines parallèles (des multiprocesseurs).
L’objectif de notre exposé est d’introduire la notion de parallélisme, de discuter la nécessité de l’exploiter pour atteindre de hautes performances et de présenter les différentes formes d’architectures d’ordinateurs parallèles.
Tout au cours de notre étude, nous évoquons plusieurs domaines d’applications pour lesquels l’exploitation du parallélisme est fondamentale : le traitement numérique, les bases de données, le traitement d’images, la comparaison de séquences ADN, etc. Pour traiter ces applications, les architectures parallèles peuvent être généralistes (c’est-à-dire capables de répondre aux besoins d’une grande diversité d’applications) ou spécialisées. Les architectures spécialisées sont destinées à exploiter les caractéristiques spécifiques d’une catégorie d’applications ou même d’une seule application. Nous présentons ces deux types d’architectures parallèles.
Bien souvent, il faut avoir recours à une conception et à un développement parallèle de l’application pour exploiter le parallélisme de façon intéressante. Les langages de programmation parallèles sont une composante essentielle dans la chaîne de conception d’une application. Nous présentons les principaux.
Enfin, l’intérêt des architectures parallèles réside dans les performances qu’elles permettent d’atteindre. Nous examinons donc les métriques utilisés pour rendre compte des performances et les grandes lois qui les gouvernent.
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- Version courante de août 2017 par Franck CAPPELLO, Daniel ETIEMBLE
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Définition du parallélisme1. Motivations pour le parallélisme
L’exploitation du parallélisme dans l’architecture des ordinateurs est née de la conjonction de trois éléments : les besoins des applications, les limites des architectures séquentielles et l’existence dans les applications de la propriété de parallélisme.
1.1 Besoins des applications
La notion de parallélisme est souvent attachée à celle de la performance d’exécution des applications. Ce dernier terme recouvre différentes notions suivant les besoins des applications. En effet, quel que soit le domaine d’application, le parallélisme peut être exploité pour répondre à deux besoins : la puissance de traitement et/ou la disponibilité.
La puissance de traitement recouvre deux grandes notions : la latence de traitement et le débit de traitement. La latence représente le temps nécessaire pour l’exécution d’un traitement. Le débit représente le nombre de traitements exécutables par unité de temps.
Ces deux notions peuvent être indépendantes. Réduire la latence est plus difficile qu’augmenter le débit. Dans le premier cas, il s’agit de lutter contre le temps qui en dernier ressort est fixé par les possibilités technologiques. Alors que, dans le deuxième cas, si plusieurs traitements sont indépendants, l’augmentation du nombre de ressources suffit pour exécuter plus de traitements en même temps.
La puissance de traitement dépend aussi de la capacité et de l’organisation de la mémoire d’un ordinateur. Certaines applications requièrent des ensembles de données dont la taille est supérieure à la capacité d’adressage d’un ordinateur séquentiel. Multiplier les ressources qui possèdent chacune leur mémoire permet d’accroître la taille de la mémoire totale adressable. Certaines organisations d’architectures parallèles permettent donc d’adresser plus de mémoire que des architectures séquentielles.
La majorité des applications requérant de hautes performances appartiennent au « supercomputing » ou au « commercial computing ». Le premier domaine concerne les applications du traitement numérique alors que le deuxième concerne principalement les applications de bases de données. Ces deux domaines recouvrent principalement quatre types d’applications : la simulation numérique ou entière, l’analyse extensive de grands volumes d’informations, les serveurs...
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