Parallélisation Incluant le Temps pour Accélérer les Calculs – PITAC

Les architectures parallèles annoncées (la plus importante, au Laboratoire national de Oak Ridge du département américain de l’énergie, étant proposée par Cray, elle sera constituée de 24 000 quadripro), les machines Blue Genes qui sont réparties un peu partout sur la planète (la plus grosse ayant plus de 130 000 noeuds) ainsi que la machine qui devrait bientôt être commandée au CINES ont un nombre de processeurs que les méthodes classiques de décomposition de domaine ou de partitionnement des tâches auront du mal à utiliser dans leur intégralité avec la même efficacité que des machines plus petites. Il est donc crucial de définir des approches de parallélisation complémentaires. En effet, pour un problème modélisé par exemple par une équation aux dérivées partielles et une discrétisation donnée, la multiplication des processeurs entraîne une diminution de la tâche allouée à chaque processeur ; le rapport entre coût local et coût de communication (inter-processeur ou avec la mémoire) diminue donc fatalement rendant la décomposition moins efficace. La parallélisation dans la direction temporelle, pourtant fondamentale pour les gros systèmes différentiels, n’est actuellement pas suffisamment considérée. L’algorithme pararéel en temps a été introduit pour cet usage. Pour cet algorithme, on a déjà pu démontrer des potentialités intéressantes, tant pour la résolution simple de problèmes instationnaires, que lors de la combinaison avec d’autres approches itératives (décomposition de domaine, itérations de contrôle…). L’objectif de ce projet est d’augmenter de façon significative la recherche dans ce domaine et plus particulièrement de porter l’algorithme en temps pararéel sur des architectures parallèles et pour la résolution de problèmes de plus larges classes.