Grappes de Calcul Intensif: Déploiement, Exploitation et Performances

Dans le cadre de ce travail, nous proposons une modélisation d'ordonnancement sur grappes hétérogčnes sous forme de graphe orienté dont les arcs sont les liens de communication et les noeuds, les unités de calcul. Le modčle considčre la puissance, la capacité, la mémoire et l'impact du protocole réseau; Le modčle considčre également la latence et le débit. Notre ordonnancement prend en entrée le graphe de grappe, le graphe de tâches et un modčle de communications considérant les surcoűts engendrés sur le réseau. La complexité de ce modčle indiquant qu'il s'agit d'un problčme NP-complet, nous avons opté pour une solution heuristique permettant d'avoir un bon ordonnancement. Aprčs application du modčle sur l'application de multiplication de matrices sur une grappe, nous trouvons qu'augmenter le nombre de processeurs n'améliore pas nécessairement le temps de calcul. En plus, l'hétérogénéité ne permet pas d'avoir des performances stables, elles varient beaucoup. La parallélisation de l'application pour les tailles 1000, 3000, 5000 et 8000 améliore le temps séquentiel selon que le nombre de processus ne dépasse pas 25 sinon l'algorithme séquentiel est préférable.