R[PleaseinsertPrerenderUnicode{é}intopreamble]partition adaptive d  [PleaseinsertPrerenderUnicode
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Introduction Etat de l’art Contribution Conclusion et perspectivesRepartition adaptive d’evenements en contextemultiprocesseurSylvain Geneves, M2R SARProjet SARDES (INRIA/LIG)Encadrants : Renaud Lachaize et Vivien Quema23 Juin 2008Sylvain Geneves, M2R SAR Repartition adaptive d’evenements en contexte multiprocesseur 1 / 38Introduction Etat de l’art Contribution Conclusion et perspectivesPlan1 Introduction2 Etat de l’art3 Contribution4 Conclusion et perspectivesSylvain Geneves, M2R SAR Repartition adaptive d’evenements en contexte multiprocesseur 2 / 38Introduction Etat de l’art Contribution Conclusion et perspectivesContexteArchitecture materielleParallele : multiprocesseur et multic urProgrammation evenementielleModele e cace pour des serveurs de donnees resistants a la chargeProprietes de modularite et de recon gurabiliteSylvain Geneves, M2R SAR Repartition adaptive d’evenements en contexte multiprocesseur 3 / 38Introduction Etat de l’art Contribution Conclusion et perspectivesContexte applicatifServeurs de donneesEx : serveurs web, serveurs de chiers, ...TraitementsPeu CPU-intensifs (hors chi rements eventuels)Tres dependants des acces memoire et disqueCriteres etudiesDebitLatenceRessources d’executionSylvain Geneves, M2R SAR Repartition adaptive d’evenements en contexte multiprocesseur 4 / 38Introduction Etat de l’art Contribution Conclusion et ...

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Langue Catalan

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Introduction´EttaedlraCtnortbiioutonnCusclneioreptcepsevitsnGenlvaiSype´RRASR2M,se`vevetiapadontitiartnocetxetlumorpi´edenv´enements
Projet SARDES (INRIA/LIG)
cesseur1/38
R´partitionadaptivede´ve´nementsencontexte e multiprocesseur
SylvainGeneve`s, M2R SAR
23 Juin 2008
Encadrants : Renaud Lachaize et Vivien Quema ´
2/ursees
3
Contribution
Conclusion et perspectives
4
Plan
38
Introduction
1
´ Etat de l’art
2
´ene´evsencmenttxmenoetrpcoluittnIoitcudortuoirtbilcsuCnnoatden´EttConlarscepsevitenoireptneGeinvaylSiveddaptionartite´apASRRM,R2`vse
duroioctEtn´deatralnoCtbirtoituItnptreoienlcsuCnnostivespecseM,R2ASRRe´aptrSylvainGenev`
Programmation evenementielle ´ ´
Mode`leecacepourdesserveursdedonne´esr´esistantsa`lacharge
Proprie´te´sdemodularit´eetderecongurabilit´e
Contexte
Architecturemat´erielle
Parallele : multiprocesseur et multicœur `
3/38seurcoseitrpmeluettxonncsentmene´eev´devitpadanoiti
lusionettionConcviseepsreptcnGailvSy
Ressourcesdex´ecution
Latence
D´ebit
Crit`erese´tudi´es
Serveursdedonne´es
Contexte applicatif
Ex : serveurs web, serveurs de fichiers, ... Traitements PeuCPU-intensifs(horschirements´eventuels) Tr`esde´pendantsdesacc`esm´emoireetdisque
8/3r4eusscerodanoitparapeititRSM2R´ARevens,`eetumtlpineoctnxeenementsved´ev´ContributdelartitnoE´atnIrtdocu
IldetCartronutibortntcud´noitatEerspectivesoiCnnolcsuoienpttitranoitpaddeviev´ne´entmencseSlyavnieGenv`es,M2RSARR´epa
R´eactionadesvariationsdechargeentrante `
Automatisation du placement de tˆches s a
Portabilite´(surdi´erentesarchitecturesmate´rielles)
Re´partitiondestaˆchessurlesunite´sdexe´cution?
Commentutiliserlesarchitecturesparall`eles?
Performancesdesserveursdedonne´es
Proble´matique
83/5ruesseocprtiulemxtteon
R´ARareps,`eRSM2GniavenevlySencoentsenem´ev´evdpaitnodaitit
Placerlese´v´enementsintelligemmentsurlesunit´esdex´ecution
Ame´liorerlecacite´avecdemeilleursplacementsdetaˆches
D´es
colatie´edachceAm´eliorerlal
Objectifs
De´nirdesstrat´egiesdeplacement ´ Evaluer ces strat´gies statiquement e ´ Elaborer des heuristiques de placement ´ Evaluer l’impact du dynamisme
8/3r6eussecorpitlumetxetnteepsrepcnulisnobutionCortContridtataleitcuE´noInodtrsevitc
Introduction
1
Contribution
3
´ Etat de l’art Architecturesmat´eriellese´tudi´ees Architectureslogiciellese´tudi´ees Architectures logicielles en contexte multiprocesseur
2
Plan
4
Conclusion et perspectives
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4
Conclusion et perspectives
Contribution
3
´ Etat de l’art Architecturesmat´eriellese´tudie´es Architectureslogiciellese´tudie´es Architectures logicielles en contexte multiprocesseur
2
Introduction
1
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Plan
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Cœuit´dex´ecution r : un e
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