Parallel algorithms and data structures for interactive applications

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Toss, Julio
• Orientador(a): Comba, Joao Luiz Dihl
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Processamento de imagens; Algoritmos paralelos
• Palavras-chave em Inglês: Parallel processing; Data locality; Stream processing; Real-time processing; Physically based simulation
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/172043

La quête de performance a été une constante à travers l’histoire des systèmes informatiques. Il y a plus d’une décennie maintenant, le modèle de traitement séquentiel montrait ses premiers signes d’épuisement pour satisfaire les exigences de performance. Les barrières du calcul séquentiel ont poussé à un changement de paradigme et ont établi le traitement parallèle comme standard dans les systèmes informatiques modernes. Avec l’adoption généralisée d’ordinateurs parallèles, de nombreux algorithmes et applications ont été développés pour s’adapter à ces nouvelles architectures. Cependant, dans des applications non conventionnelles, avec des exigences d’interactivité et de temps réel, la parallélisation efficace est encore un défi majeur. L’exigence de performance en temps réel apparaît, par exemple, dans les simulations interactives où le système doit prendre en compte l’entrée de l’utilisateur dans une itération de calcul de la boucle de simulation. Le même type de contrainte apparaît dans les applications d’analyse de données en continu. Par exemple, lorsque des donnes issues de capteurs de trafic ou de messages de réseaux sociaux sont produites en flux continu, le système d’analyse doit être capable de traiter ces données à la volée rapidement sur ce flux tout en conservant un budget de mémoire contrôlé La caractéristique dynamique des données soulève plusieurs problèmes de performance tel que la décomposition du problème pour le traitement en parallèle et la maintenance de la localité mémoire pour une utilisation efficace du cache. Les optimisations classiques qui reposent sur des modèles pré-calculés ou sur l’indexation statique des données ne conduisent pas aux performances souhaitées. Dans cette thèse, nous abordons les problèmes dépendants de données sur deux applications différentes : la première dans le domaine de la simulation physique interactive et la seconde sur l’analyse des données en continu. Pour le problème de simulation, nous présentons un algorithme GPU parallèle pour calculer les multiples plus courts chemins et des diagrammes de Voronoi sur un graphe en forme de grille. Pour le problème d’analyse de données en continu, nous présentons une structure de données parallélisable, basée sur des Packed Memory Arrays, pour indexer des données dynamiques géo-référencées tout en conservant une bonne localité de mémoire.