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Processeurs à grand nombre de cœurs (manycores)| Réf : H1088 v2
Auteur(s) : Franck CAPPELLO, Daniel ETIEMBLE
Date de publication : 10 août 2017
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L’exploitation du parallélisme dans l’architecture des ordinateurs est liée à la conjonction de trois éléments : les besoins des applications, les limites des architectures séquentielles et l’existence de parallélisme dans les 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 : le temps de traitement et le débit de traitement. Le premier terme est le temps nécessaire pour l’exécution d’un traitement. Le second représente le nombre de traitements exécutables par unité de temps.
Ces deux notions peuvent être indépendantes. Réduire le temps de traitement est plus difficile qu’augmenter le débit de traitement. 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 (applications scientifiques ou en ingénierie) alors que le deuxième concerne principalement les applications avec données massives (Big data, Cloud, data centers). Ces deux domaines recouvrent principalement...
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TECHNOLOGIES LOGICIELLES ARCHITECTURES DES SYSTÈMES
(1) - KOBAYASHI (H.) - Feasibility Study of a Future HPC System for Memory-Intensive Applications : Final Report. - Proceedings of the joint Workshop on Sustained Simulation Performance, University of Stuttgart (HLRS) and Tohoku University, pp 3-16 (2014).
(2) - KOBAYASHI (H.) - Feasibility Study of a Future HPC System for Memory-Intensive Applications : Final Report. - in SuperComputing, NEC Booth, http://jpn.nec.com/hpc/info/pdf/SC13_NEC_Tohoku_Prof.Kobayashi.pdf (2013).
(3) - BERNSTEIN (A.J.) - Analysis of Programs for Parallel Processing. - IEEE Transactions on Electronic Computers. EC-15 (5) : 757-763 (October 1966).
(4) - * - Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer Manuals, http://www.intel.com/content/www/us/en/processors/architectures-software-developer-manuals.html.
(5) - * - ARM Synchronization Primitives, http://infocenter.arm.com/help/topic/com.arm.doc.dht0008a/DHT0008A_arm_synchronization_primitives.pdf.
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