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April 11, 2019
Avec l’émergence du calcul haute-performance (HPC) et des applications Big Data, de nouvelles problématiques cruciales sont apparues. Parmi elles on trouve le problème du transfert de données, c’est-à-dire des communications entre machines, qui peut générer des délais lors de gros calculs en plus d’avoir un impact sur la consommation énergétique. Dans cette présentation nous nous intéresserons à la réduction des communications pour un problème particulier : le produit de matrices. Dans un premier temps nous nous intéressons à eux modélisation théoriques, basées respectivement sur le partitionnement d'un carré et d'un cube, ainsi qu'au algorithmes d’approximations existant pour résoudre ce problème. Dans un second temps nous nous intéresserons à la mise en application de ces algorithmes avec une implémentation pratique du produit de matrice sur une plate-forme hétérogène.
