Placement, Ordonnancement

Les performances d'une simulation distribuée dépendent fortement du partage de la charge de calcul (service de clients) entre les différents processeurs.

Le problème de partage de charge pour des applications statiques, comme des problèmes d'algèbre linéaire, se résout par un placement et un ordonnancement qui peuvent être calculés avant l'exécution dans ce cas où l'on connaît bien à l'avance le déroulement de l'application. Dans le cas d'applications dynamiques, il est nécessaire de coupler cela à une stratégie de répartition dynamique, qui peut se traduire par l'application d'une stratégie de placement dynamique et/ou d'une stratégie de migration.

De nombreuses solutions de partage de charge ont été proposées mais peu sont adaptées aux hypothèses plus spécifiques de la simulation distribuée.

Notre objectif est d'implanter une solution opérationnelle qui soit efficace pour l'exécution d'une simulation parallèle écrite en langage à objets, sur un environnement style PVM ou MPI. Pour ce faire, notre travail consistera à :

• reprendre les résultats théoriques de partage de charge ciblant la simulation parallèle (cf [26]) et de les étudier dans le contexte de SLOOP ;
• proposer des solutions pour les nouvelles techniques de simulations envisagées dans SLOOP ;
• mettre au point une technique d'analyse de programmes objet de simulation, permettant d'obtenir des informations statiques concernant les clients et les serveurs, puis d'implanter la stratégie de placement initial retenue;
• proposer et implanter une stratégie de répartition dynamique la plus performante possible, en envisageant des solutions matérielles comme la gestion de mémoire virtuelle distribuée.