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October, 2023
Cléa. 10km Run'in Lyon. 00:58:11
June, 2022
Teo. 100 NL (50m) 01:02:42
December, 2021
Teo. 50 NL (25m) 00:28:97
December, 2021
Cléa. Sauts Long. 3m98
November, 2021
Cléa. 50m plat. 7"92
October, 2021
Teo. 10km Run'in Lyon. 00:46:34
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| This page give the list of the research team in which I'am or I was involved. |
AVALON
The fast evolution of hardware capabilities in terms of wide area communication as well as of machine virtualization leads to the requirement of another step in the abstraction of resources with respect to applications. Those large scale platforms based on the aggregation of large clusters (Grids), huge datacenters (Clouds), collections of volunteer PC (Desktop computing platforms), or high performance machines (Supercomputers) are now available to researchers of different fields of science as well as to private companies. This variety of platforms and the way they are accessed have also an important impact on how applications are designed (\ie the programming model used) as well as how applications are executed (\ie the runtime/middleware system used). The access to these platforms is driven through the use of different services providing mandatory features such as security, resource discovery, virtualization, load-balancing, monitoring, etc. Platform as a Service (PaaS) and Software as a Service (SaaS) have thus to play an important role in the future development of large scale applications.
The overall idea of the Avalon research team is to consider the whole system, ranging from resources to applications, to be able to design adequate programming and resources abstractions to provide simple to use abstractions to programmers while enabling efficient exploitation of resources. More precisely, the team is going to focus on large-scale, heterogeneous, and elastic resources – ranging from supercomputers to Clouds and Grids, and to services, component and workflow models – including some domain specific models such as GridRPC or MapReduce. In addition to well-known metrics such as makespan, resource utilisation, etc, the team will consider other metrics, such as energy efficiency or consumption for example.
Responsable du projet
Chrisian Perez Tel: 04 72 72 xx xx, Fax: 04 72 72 80 80 Email : Christian.Perez@ens-lyon.fr
Site web du projet
GRAAL
Le calcul parallèle est maintenant utilisé dans tous les domaines, des classiques simulations de systèmes mécaniques ou de prédiction météorologique aux bases de données, aux serveurs de video à la demande et aux outils de recherche tels que Google. D’un point de vue architectural, les ordinateurs parallèles ont évolués de grosses machines homogènes à des assemblages de PC (où des groupes de processeurs partagent une même mémoire, ces groupes étant interconnectés par des réseaux rapides). Cependant, le besoin croissant de capacités de calcul et de stockage a provoqué l’aggrégation des ressources via des réseaux locaux (LAN) ou même à grande échelle (WAN). Les récents progrès en technologie réseau ont permis d’utiliser des plates-formes fortement distribuées comme une unique ressource parallèle, ce qui a été appelé Metacomputing ou, plus récemment, le calcul sur la grille.
Bien qu’un énorme effort de recherche ait été récemment fait dans ce domaine, nous pensons que de nombreux projets ont omis d’étudier des problèmes fondamentaux comme la complexité des problèmes et des algorithmes, ou comme la problématique de l’ordonnancement. En outre, les résultats théoriques sont rarement validés sur les plates-formes (logicielles) existantes.
La généralisation de l’utilisation de ces plates-formes hétérogènes distribuées pose deux défis majeurs: le développement d’environnements qui faciliteront leur utilisation (transparente), et la définition et l’évaluation de nouvelles approches algorithmiques pour les applications qui les exploiteront. Les buts du projet GRAAL
Dans le projet GRAAL nous nous intéressons aux problématiques de recherche suivantes:
- l’algorithmique et les stratégies d’ordonnancement pour plates-formes hétérogènes distribuées,
- les environnements et outils nécessaires au déploiement sur ces plates-formes, en mode client-serveur, des applications.
Les principaux mots-clefs du projet GRAAL sont: Algorithmique, Intergiciels/Librairies et Applications pour plates-formes hétérogènes distribuées.
GRAAL est un projet du LIP (Laboratoire de l’Informatique du Parallélisme) commun avec le CNRS et l’École normale supérieure de Lyon. Ce projet est localisé à Lyon.
Axes de recherche
- Algorithmique et ordonnancement
- Solveurs creux directs
- Serveurs de calcul distribués
Relations internationales et industrielles
Collaborations académiques internationales (Universités de Knoxville (UTK), de San Diego (UCSD), d’Hawaii, du Nevada Las Vegas, de Munich et de Bergen).
Logiciels
Soft:
Responsable du projet
Frédéric Desprez Tel: 04 72 72 80 37, Fax: 04 72 72 80 80 Email : Frederic.Desprez@ens-lyon.fr
ReMaP
Le projet ReMaP conçoit des méthodes et des outils pour le parallélisme, à tous les niveaux, depuis la définition de protocoles pour les réseaux à haut débit jusqu’à l’étude de techniques de compilation automatique, en passant par les supports d’exécution multithreads et les bibliothèques de calcul et de communication pour la parallélisation d’applications. Dans chacun de ces thèmes, le projet allie des recherches théoriques à la production de prototypes logiciels. Nous avons un fort partenariat avec Matra Systèmes & Information. A sa création, l’objectif du projet était de contribuer à l’élaboration des connaissances dans le domaine du calcul massivement parallèle régulier. La compilation data-parallèle reste au coeur du projet, mais nous nous intéressons aussi aux applications sur réseaux hétérogènes (bibliothèques, mémoire virtuelle partagée, protocoles de communication et leur impact). ReMaP est un projet du LIP, UMR CNRS - ENS Lyon - INRIA 5668.
Compilateurs et bibliothèques
Techniques de parallélisation automatique; algorithmique et outils pour l’algèbre linéaire parallèle linéaire dense et creuse, mise en oeuvre de bibliothèques numériques sur réseaux hétérogènes de processeurs; algorithmique des télécommunications;
Environnements d'exécution multi-threads et réseaux haut-débit
Compilation data-parallèle pour processus légers migrables: HPF (High Performance Fortran) et C*, support d’exécution multi-threads, protocoles orientés applications pour les réseaux à haut-débit; Un point fort du projet est son ancrage industriel et ses activités de transfert. Citons principalement le Laboratoire LHPC commun avec Matra Systèmes et Information (MS&I), et les actions industrielles correspondantes ainsi que la collaboration avec Myricom autour des développements de BIP.
Responsable du projet
Frédéric Desprez Tel: 04 72 72 80 37, Fax: 04 72 72 80 80 Email : Frederic.Desprez@ens-lyon.fr
Site web du projet
PaLadin
Ce projet part d’un double constat :
- Le besoin d’applications manipulant de grandes masses de données dans le domaine du calcul scientifique et technique (calcul des structures, simulation, conception assistée par ordinateur), médical (imagerie), ou commercial (data-mining).
- L’émergence d’un nouveau type d’architecture bon marché basé sur des PC standards.
Traitement de Grandes Données
La recherche en parallélisme s’est concentrée avec succès sur les aspects calcul et communication : les nouvelles architectures parallèles sont aujourd’hui capables d’atteindre des puissances de calcul de l’ordre du Téraflops (milliard d’opérations par seconde). Un point crucial pour exploiter pleinement ces machines est de pouvoir traiter des masses de données qui se mesurent en Gigaoctets, voir en Téraoctets. Ces quantités, que l’on rencontre souvent dans les applications scientifiques (simulation par exemple), financières ou commerciales (data-mining par exemple) sont largement supérieures à la mémoire centrale disponible sur ces machines parallèles et obligent à utiliser les disques pour les accueillir. Les problèmes induits concernent alors l’organisation et l’accès aux données. On remarque en effet que le temps d’accès aux disques est largement prédominant sur le temps de calcul ou de communication.
Réseau de PC Haut Débit
Jusqu’à aujourd’hui, les machines parallèles étaient essentiellement conçues avec des composants propriétaires (processeur, réseau, système). De telles architectures étaient onéreuses. Une conséquence est que ce type d’architecture est généralement réservé aux grands centres de calcul. D’autre part elles ont du mal à suivre les progrès d’intégration des composants. Ainsi, de nombreux constructeurs (TMC, Intel par exemple!) ont arrêté le développement de telles machines ou ont traversé de graves crises commerciales et financières (Cray racheté par SGI!). Une alternative, aujourd’hui en plein développement, est l’utilisation de grappes de PC (appelées aussi clusters) interconnectés par des réseaux locaux à très hautes performances (réseau Myrinet, ATM, …) avec des débits de l’ordre du Gigabit par seconde et des temps de latences inférieurs à 5 microsecondes. L’ensemble opère le plus souvent sous Linux ou Windows NT, avec une couche système additionnelle de virtualisation (environnement multi-threads, bibliothèques de communication, dispositif d’équilibrage dynamique de charge). D’un point de vue économique, l’objectif est de montrer qu’il est possible aujourd’hui d’offrir des puissances de calcul qu’il n’était possible jusqu’alors d’obtenir qu’avec des machines complexes et chères. Avec la réduction des prix des réseaux à haut débit et les évolutions des systèmes, chaque laboratoire scientifique peut disposer de moyens de calcul performants à partir de son équipement informatique de base.
Objectifs
Notre projet s’intitule PaLaDiN (Parallel Large Data set in Network of workstations) et a pour objectif d’étudier et de définir les concepts et outils nécessaires pour résoudre efficacement les problèmes manipulant de grandes masses de données sur les réseaux à haut-débit de stations. Dans ce projet nous étudions donc les aspects architecturaux et systèmes (technologies réseaux, protocoles de communication de bas niveau, gestion de la mémoire virtuelle, systèmes d’entrées/sorties parallèles), les outils (bibliothèques et logiciels de calcul matriciel) et les algorithmes de calcul intensif. Les applications visées étant essentiellement les problèmes de calcul numérique.
Responsable du projet
Gil Utard Tel: 03 22 82 Fax: 03 22 82 Email : utard.u-picardie.fr
Site web du projet
Site Web Paladin