Note aux orateurs
Contact et renseignements : Emmanuel Agullo
Les groupes de travail Graal ont lieu les jeudi à 10h15.
Date | 27 octobre 2005 - 8h45 | |||
Orateur | Stéphane D'Alu (LIP, ENS Lyon) | |||
Résumé | Je veux bien un resume et tes slides (en pdf) s'il te plait Stephane ... | |||
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Date | 08 decembre 2005 - 8h45 | |||
Orateur | Hélène Renard | |||
Résumé | Répétition de soutenance de thèse | |||
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Date | 09 février 2006 - 10h15 | |||
Orateur | Yves Robert | |||
Résumé | Qu'il est doux de revenir à une valeur sûre comme le produit de deux matrices en parallèle! dans ce groupe de travail, on se place dans une situation réaliste, celle où les deux (très grosses) matrices A et B sont initialement stockées sur un maître (et le produit C devra aussi résider chez le maître à la fin). Le maître distribue des blocs de A et B aux esclaves, en mode 1-port. Les esclaves sont hétérogèenes (en puissance de calcul et en bande passante avec le maître), et ont une mémoire bornée (en nombre de blocs). Comment faire? | |||
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Date | 9 mars 2006 - 10h15 | |||
Orateur | Emmanuel Agullo | |||
Résumé | L'utilisation mémoire des logiciels de résolution de systèmes linéaires creux de grande taille peut être le goulet d'étranglement pour le traitement de problèmes importants. Nous supposons que les facteurs sont écrits sur disque dès leur calcul, et cherchons à minimiser, pour une quantité de mémoire in-core donnée, le volume d'E/S sur la mémoire active. Je présenterai un algorithme minimisant le volume d'E/S pour la méthode multifrontale séquentielle classique puis l'état d'avancement de nos travaux concernant son extension au cas de l'allocation flexible. Des simulations sur de gros problèmes issus du monde académique et industriel illustreront le débat. | |||
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Date | 13 avril 2006 - 14h00 - amphi H | |||
Orateur | Yann Guermeur | |||
Résumé | Les machines à vecteurs support (SVM), sont des modèles de l'apprentissage automatique dédiés au calcul des dichotomies et à la régression. Depuis leur introduction par Vapnik, il y a un peu plus de dix ans, elles ont prouvé leur efficacité dans le traitement de nombreuses tâches relevant des principaux domaines de la reconnaissance des formes. Leur intérêt pratique se double d'un fondement théorique solide, qui permet d'en comprendre et donc d'en contrôler, avec plus ou moins de finesse, le comportement. Une difficulté apparaît cependant lorsque l'on souhaite les employer pour calculer des polychotomies. Le choix qui se présente alors, utiliser une méthode de décomposition où l'une des SVM multi-classes proposées depuis quelques années, n'est pas satisfaisant. D'une part, les techniques de décomposition sont clairement suboptimales, au moins en théorie. D'autre part, la théorie des bornes telle qu'elle est actuellement développée se prête mal aux extensions multi-classes. De manière plus spécifique, la théorie statistique des systèmes discriminants multi-classes à grande marge, dont relèvent aussi bien les SVM multi-classes que les perceptrons multi-couches, demeure aujourd'hui encore pratiquement entièrement à développer. Dans cet exposé, nous évoquons l'état actuel de la théorie statistique de la discrimination multi-classe, en identifiant les questions ouvertes pour lesquelles la théorie bi-classe n'autorise pas d'extension simple. Nous nous concentrons sur le cas des classifieurs à grande marge, et en premier lieu les SVM multi-classes. | |||
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Date | 20 avril 2006 - 10h15 | |||
Orateur | Yves Robert | |||
Résumé officieux | Ce sera la répét de ma conf invitée à IPDPS. Ca devrait être largement accessible à tous. Comments welcome. | |||
Résumé | We discuss the potential and limitations of static scheduling techniques for heterogeneous clusters, grids, and large-scale decentralized platforms. We start with platform/application models and review several trade-offs between "tractability" and "accuracy". The traditional scheduling objective, namely, predicting and achieving optimal execution time (or, makespan), must be abandoned. However, we show how to approach this objective by using the power of divisible, steady-state, and flow-based approaches. For very large-scale platforms, a centralized scheduling mechanism is not realistic --- but how can one even hope for decentralized yet provably efficient schedulers? We present sophisticated algorithmic approaches to this goal, illustrated by simple, yet significant applications, such as the the problems of scheduling independent tasks and of implementing collective communications (e.g., broadcast, multicast, etc). | |||
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Responsable : Emmanuel Agullo |