Simulation extrêmement extensible avec SimGrid – USS-SimGrid

L'informatique diffère des autres sciences, comme la biologie ou la physique, entres autres choses par la façon dont les résultats expérimentaux sont présentés dans les articles. Dans les autres disciplines, les articles comportent toujours une partie dédiée à la description détaillée des protocoles expérimentaux et des méthodes employées pour obtenir les résultats en se reposant en généralement sur des outils reconnus. En informatique et plus particulièrement quand il est question de la simulation d'applications, il n'est pas rare que seule une courte description d'outils ad-hoc (et donc souvent non accessible à d'autres personnes que les auteurs de l'article en question) soit fournie. Ceci empêche de reproduire les résultats obtenus par d'autres personnes et, de ce fait, également une comparaison objective entre les nouveaux résultats de recherche et ceux présents dans la littérature. Afin de réduire cet écart, il est nécessaire de fournir des outils et des méthodes puissants, validés, disponibles et reconnus. L'objectif général de ce projet est de fournir un tel environnement pour la simulation d'applications satisfaisant à la fois les besoins de la communauté du calcul hautes performances et du calcul distribué à grande échelle. SimGrid est reconnu dans la communauté du HPC comme l'un des simulateurs les plus fiables (comme en atteste sa grande communauté d'utilisateurs et le nombre de publications l'utilisant). Ce projet nous permettre d'étendre SimGrid à la communauté du calcul distribué à grande échelle, d'améliorer la qualité des simulations et de fournir des outils d'accompagnement pour la réalisation de campagnes d'expériences. Objectifs spécifiques --------------------- Ce projet est organisé autour de trois axes principaux. L'objectif du premier axe est d'améliorer les modèles utilisés dans SimGrid. Cet axe comporte deux directions. La première porte sur la conception et l'ajout de nouveaux modèles (WP1). En particulier, nous souhaitons fournir un environnement disposant de plusieurs modèles, permettant ainsi aux utilisateurs de réaliser leurs simulations à différentes échelles et différents niveaux de détail. La seconde direction porte sur la conception d'outils et de méthodologies permettant aux utilisateurs d'instancier leurs simulations de façon réaliste (WP2). Le deuxième axe porte sur l'amélioration des outils accompagnant les utilisateurs dans les expérience. Il est également organisé en deux directions. La première porte sur l'accompagnement des utilisateurs dans la compréhension d'une simulation donnée (WP3). Cela sera fait en instrumentant SimGrid et en développant des fonctions d'agrégation sophistiquée permettant ensuite une visualisation pertinente des informations collectées. À terme, les informations relevant de la plate-forme devraient être reliées à celles relevant de l'application afin d'expliquer des anomalies de performances. La seconde direction permettra de fournir des outils pour gérer et mener de grandes campagnes d'expériences (WP4). Le troisième axe, enfin, porte sur le passage à l'échelle du simulateur grâce à une parallélisation de ses composants (WP5). Enfin, bien que SimGrid ait été initialement conçu pour étudier des algorithmes d'ordonnancement sur des plates-formes hétérogènes comme les grilles, il peut être utilisé dans beaucoup d'autres contextes. En particulier, nous pensons qu'il peut s'avérer un outil très utile pour les chercheurs de la communauté du calcul haute performance, puisqu'il est possible d'y intégrer des modèles précis et spécifiques au matériel utilisé (comme les réseaux Myrinet et Quadrics). SimGrid permettrait alors d'avoir des estimations des performances que l'on peut attendre d'une architecture, avant de l'acheter ou de la concevoir. Nous pensons également que SimGrid pourrait être intéressant pour la communauté du calcul distribué. En effet, les simulateurs qu'ils utilisent mettent généra