Logiciels, Prototypes et Démonstrateurs

L'équipe CDA a produit des logiciels et des démonstrateurs dans le cadre de divers contrats et projets de recherche.

Didier El Baz a porté et coordonné le projet ANR CIS 07 Calcul Intensif Pair à pair, CIP (ANR-07-CIS7-011). Ce projet a porté sur la conception  d'un ensemble d'outils pour le calcul intensif pair à pair (c'est-à-dire pour lequel chaque nœud de calcul participant à  l'application peut être tour à tour client et serveur de l'application). Nous nous sommes intéressés plus particulièrement aux applications de calcul intensif issues de la simulation numérique ou de l'optimisation qui présentent un parallélisme de tâche important et peuvent requérir une résolution au moyen de méthodes itératives distribuées. L'équipe CDA du LAAS-CNRS a été responsable de la conception de l'environnement décentralisé P2PDC pour le calcul intensif pair à pair. L'environnement décentralisé P2PDC facilite la mise en œuvre de calculs intensifs pair à pair et permet la communication directe entre les pairs, ce qui à notre connaissance n'a jamais été fait dans un tel contexte de calcul intensif. L'environnement P2PDC facilite la programmation grâce à un jeu d'opérations de communication réduit et à la gestion du mode de communication entre les pairs. L'environnement P2PDC repose sur l'utilisation du protocole de communication auto-adaptatif P2PSAP conçu par l'équipe CDA comme une extension de Configurable Transport Protocol (CTP). Le protocole P2PSAP s'adapte en fonction d'éléments de contexte de la couche réseau comme la topologie et du choix du schéma de calcul distribué au niveau de la couche application. Le protocole P2PSAP prend en compte des contextes multi réseaux intégrant Infiniband, Myrinet et Ethernet. Des expérimentations ont été effectuées sur Grid 5000, PlanetLab et la plateforme du NICTA (cf. CIP). Les autres partenaires de ce projet sont le Femto-ST, l'IRIT-ENSEEIHT, EPROAD et EMD. Nous collaborons par ailleurs sur ce projet avec le NICTA, Sidney Australie ; voir aussi Facilité d'utilisation des architectures massivement parallèles.

          

Figure 1 : Gestion des resources dans P2PDC               Figure 2 : Efficacité des schémas de calcul synchrones, asynchrones et hybrides
                                                                                                                pour un problème d'obstacle et 256 pairs répartis sur 5 sites


L'équipe CDA a été partenaire du projet ANR PSIROB Smart Surface (ANR-06-ROBO-0009-03). L'objectif du projet était de concevoir une smart surface distribuée pour le positionnement, le tri et le convoyage de micro-pièces basée sur la technologie MEMS. Chaque micro-module de la smart surface comporte des capteurs, une unité de traitement et des actionneurs. La coopération distribuée des micro-modules  permet d'accomplir les tâches diverses de reconnaissance des pièces et de déplacement. L'équipe CDA a travaillé à la conception d'algorithmes distribués pour l'acquisition de l'état global du système et la reconnaissance des formes. Une des spécificités de ce travail reposait sur la faible définition des pièces étant donné le nombre réduit de capteurs et la petite taille des pièces. Divers algorithmes distribués synchrones et asynchrones ont été proposés, leurs convergences ont été étudiées, des critères d'arrêt ont été proposés, des algorithmes concurrent de reconnaissance des formes ont été proposés. Un simulateur de Smart Surface (SSS) a été réalisé cf. Publications récentes (voir aussi le Projet Smart Surface).

                 

Figure 3 : Fenêtre du simulateur de smart surface SSS                  Figure 4 : vue de dessus de la Smart Surface (courtesy of Femto-ST)


L'équipe CDA est partenaire du projet ANR Smart Blocks (ANR-2011-BS03-005) qui a débuté au mois de Septembre 2011. Ce projet vise au déplacement et positionnement de micro-pièces fragiles au moyen d'un système distribué constitué de MEMS qui peuvent se reconfigurer dynamiquement. Un simulateur de smart Blocks a été développé (voir aussi Projet Smart Blocks).

Figure 5 : Etapes de la reconfiguration des smart blocks

L'équipe CDA collabore avec la Société NVIDIA Corporation à travers l'Academic Partnership de Didier El Baz. Divers codes de calcul parallèle sur GPU relatif a des méthodes de Programmation Dynamique, de Branch and Bound et du Simplexe ont été conçus et analysés pour des problèmes d'optimisation combinatoire ou de programmation linéaire (cf. Publications récentes).


Figure 6 : Temps de calcul de la méthode du Simplexe sur CPU, GPU et multi GPUs