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Production scientifique
Doctorat de JAMAL Aygul
JAMAL Aygul
Doctorat
Equipe : Systèmes Parallèles

A parallel iterative solver for large sparse linear systems enhanced with randomization and GPU accelerator, and its resilience to soft errors

Début le 01/10/2014
Direction : BABOULIN, Marc

Financement : contrat doctoral du Ministère
Etablissement d'inscription : Université Paris-Sud
Lieu de déroulement : LRI - ParSys

Soutenue le 28/09/2017 devant le jury composé de :
Rapporteurs:
- Jose E. Roman, Universitat Politècnica de València (Espagne)
- Fabienne Jezequel, Université Panthéon-Assas (France)

Examinateurs:
- Florent Hivert, Université Paris-Sud (France)
- Camille Coti, Université Paris 13 (France)

Directeurs de thèse:
- Marc Baboulin, Université Paris-Sud (France)
- Amal Khabou, Université Paris-Sud (France)

Activités de recherche :

Résumé :
Dans cette thèse de doctorat, nous abordons trois défis auxquels sont confrontés les solveurs d'algèbre linéaire dans la perspective des futurs systèmes exascale: accélérer la convergence en utilisant des techniques innovantes au niveau algorithmique, tirer profit des accélérateurs GPU (Graphics Processing Units) pour améliorer la performance des calculs sur les systèmes hybrides CPU/GPU, évaluer l'impact des erreurs plus fréquentes du fait de l'augmentation du parallélisme dans les super-calculateurs. Nous nous intéressons à l'étude des méthodes permettant d'accélérer la convergence et le temps d'exécution des solveurs itératifs pour les grands systèmes linéaires creux. Le solveur plus spécifiquement considéré dans ce travail est le "parallel Algebraic Recursive Multilevel Solver" (pARMS) qui est un solveur parallèle à mémoire distribuée basé sur les méthodes de Krylov.