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Parallélisation des métaheuristiques Séminaire LOSI – 7 mai 2010 P. Lacomme, C. Prodhon (Equipe Clermont: Duhamel, Lacomme, Equipe UTT: Prins, Prodhon)

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1 Parallélisation des métaheuristiques Séminaire LOSI – 7 mai 2010 P. Lacomme, C. Prodhon (Equipe Clermont: Duhamel, Lacomme, Equipe UTT: Prins, Prodhon) Université de Clermont-Ferrand II, LIMOS, France Université de Technologie de Troyes, LOSI, France

2 2 But de lexposé Réflexion et travaux en cours (Troyes/Clermont) depuis 6 mois Première étape pour la parallélisation Etat davancement de nos réflexions

3 3 Parallélisation de métaheuristiques NVIDIA - CUDA Threads Choix Mise en oeuvre Implémentation parallèle dun GRASPxELS HVRP Expérimentations numériques Sommaire

4 4 Métaheuristiques parallèles

5 5 Quelques publications Parallel GRASP with path-relinking for job shop scheduling R.M. Aiex, S. Binato, and M.G.C. Resende Parallel Computing, 29: , Uma investigação experimental da distribuição de probabilidade de tempo de solução em heurísticas GRASP e sua aplicação na análise de implementações paralelas R.M. Aiex PhD thesis, Department of Computer Science, Catholic University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil, Parallelization strategies for the metaheuristic GRASP A.C.F. Alvim Master's thesis, Department of Computer Science, Catholic University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ Brazil, April Load balancing in the parallelization of the metaheuristic GRASP A.C.F. Alvim and C.C. Ribeiro Technical report, Department of Computer Science, Catholic University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ Brazil, Parallel strategies for GRASP with path-relinking R.M. Aiex and M.G.C. Resende Technical report, Internet and Network Systems Research Center, AT&T Labs Research, Florham Park, NJ, 2003.

6 6 Commentaires Tabou parallèle Grasp parallèle etc… Aucune métaheuristique parallèle nest la meilleure méthode publiée Architecture requise complexe, onéreuse, difficile daccès.

7 7 Choix Techniques

8 8 Approches possibles (1/5) CUDA Très fort parallélisme Utilise les cartes graphiques NVIDIA Problèmes de mémoire Parallélisation par threads Exploite le processeur central Largement répandu

9 9 Approches possibles (2/5)

10 10 Approches possibles (3/5) Transfert mémoire centrale carte très couteux. Mémoire par thread très limitée Intéressant : faible volume de données inadapté à la RO (exemple : matrice des distances) Raksmey Phan, « Prise en main de la technologie CUDAPrise en main de la technologie CUDA pour la programmation sur GPGPUpour la programmation sur GPGPU », Projet 3 ième année ISIMA

11 11 Approches possibles (4/5) Threads ? QT notion de threads Borland C++, Visual C++, Delphi notion de threads Un thread identifiant PUID sous Windows

12 12 Approches possibles (5/5) Que faut il savoir sur les threads ? Exploite le multi-cœurs Pas de gestion automatique des ressources en exclusion mutuelles plantage aléatoire débugage très difficile

13 13 Mise en oeuvre

14 14 Exemple (1/3) Un type pointeur pour passer des informations à un thread Le thread est une procédure !

15 15 Exemple (2/2)

16 16 Exemple (2/3)

17 17 Exemple (3/3)

18 18 Définition du temps de calcul Temps utilisateur <> temps de calcul Temps utilisateur !

19 19 Mesurer le CPU Time (1/3) accéder à la liste des processus tournant sous Windows ; trouver dans la liste le processus pour lequel on veut mesurer le CPU Time ; effectuer la mesure

20 20 Mesurer le CPU Time (2/3)

21 21 Mesurer le CPU Time (3/3)

22 22 Mesurer le CPU Time Voir manuel des bonnes pratiques !

23 23 Implémentation parallèle dun GRASPxELS

24 24 Schéma classique doptimisation

25 25 Tournées de véhicules : deux espaces de recherche

26 26 Proposition de parallèlisation n ELS en parallèle Synchronisation des n ELS Redémarrage avec la meilleure sol. Commune aux n ELS

27 27 Exemple

28 28 Tests Numériques VFMP … HVRP

29 29 HVRP (1/3) VRP + flotte hétérogène de véhicules Un dépôt : nœud 0 n nœuds (clients) d j demande du nœud j C ij coût du nœud i à j Flotte de K types de véhicules Un type de véhicules n k véhicules Un type de véhicules Q k capacité des véhicules

30 30 Résultats publiés – HVRP

31 31 Nouvelles instances

32 32 Création Géocodeur crée par Viannez Bajart et Christophe Charles – ISIMA – F2 3 ième année Utilise Google Api Java + JavaScript

33 33 Présentation (1/5)

34 34 Présentation (2/5) 96 départements métropolitains 20 à 300 nœuds Distances non euclidiennes 8 types de véhicules 4 paquets dinstances < 100 nœuds DLP_HVRP_1 De 100 à 150 nœuds DLP_HVRP_2 De 150 à 200 nœuds DLP_HVRP_3 + de 200 noeuds DLP_HVRP_4

35 35 Présentation (3/5)

36 36 Présentation (4/5)

37 37 Présentation (5/5)

38 38 Lauvergne….

39 39 LAube…

40 40 Nightmare instances

41 41 GRASPxELS solutions (2/2) Solutions de 5 à 35 trips

42 42 Machine de test

43 43 Machine (1/2) Windows Server 2003 serveur HP proliant DL 785 G5 mémoire : 256 Go (PC Registered DDR) 8 processeurs AMD Opteron 8356 quadricoeur (2,3 GHz, 75 W ACP)

44 44 Machine (2/2) 4 threads temps de communication nul 8 threads facteur de ralentissement de 2 16 threads facteur de ralentissement de 4 32 threads facteur de ralentissement de 8 BUS

45 45 Résultats numériques

46 46 Petites instances (1/3)

47 47 Petites instances (2/3)

48 48 Petites instances (3/3)

49 49 Instances de taille moyenne (1/2)

50 50 Instances de taille moyenne (2/2)

51 51 Tests - Conclusion Architecture matérielle impact sur les temps de calcul Grand intérêt de la paralélisation Résultats intéressants qualité de résultats + convergence

52 52 Conclusion

53 53 Conclusion (1/2) « Nos »premiers pas en méthode parallèle Attention aux pièges Intérêt démontré

54 54 Conclusion (2/2) Alternative crédible à Cuda Fort potentiel généralisation des architectures multi-cœurs Demande une grosse expertise


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