DreamTech : dtk distributed

Dans le cadre des DreamTech du SED, on se propose de faire une présentation un peu poussée du layer distributed de dtk qui commence à arriver à maturité.
Le 1er opus de cette présentation aura lieu mercredi prochain (29 avril) de 10 à 11h30 en salle Khan 01.
Nous passerons en revue l’architecture de cette couche logicielle.

Plus précisemment, nous aborderons:

  1. Management de ressources de type cluster via l’API dtkDistributed

    Nous décrirons l’ensemble des interfaces qui permettent de se connecter à un cluster, d’en connaitre les ressources (réseau, noeuds, etc) et d’y lancer des jobs:

    • server manager
    • controller
    • slave
    • ressource manager

    Nous montrerons des exemples avec les backends Torque et OAR.

  2. Application distribuée

    Nous aborderons ici les interfaces qui facilitent l’écriture d’une application (GUI ou non) qui utilise plusieurs unités de calculs:

    • distributed application
    • communicator
    • policy
    • settings

    Nous montrerons des exemples d’implémentation basés sur Qthread, MPI et MPI3.

  3. Conteneurs distribués

    dtkDistributed introduit un certain nombre de conteneurs (Array, Graph) qui ont vocation à masquer à l’utilisateur le recours explicite à des procédures de communication entre les processus.
    Le but étant de donner à l’utilisateur, autant que possible, la possibilité de programmer “comme en séquentiel”:

    • container
    • mapper
    • array
    • buffer manager
    • cache
    • navigator, iterator

Nous illustrerons chacun des points précédents par des exemples d’applications :

  1. Une application permettant d’afficher les ressources d’un matériel
  2. Une application distribuée effectuant un échange simple de données
  3. Une application de simulation numérique résolvant un système linéaire creux en paralèle.

About Thibaud Kloczko

Graduated in CFD, Thibaud Kloczko is a software engineer at Inria. He is involved in the development of the meta platform dtk that aims at speeding up life cycle of business codes into research teams and at sharing software components between teams from different scientific fields (such as medical and biological imaging, numerical simulation, geometry, linear algebra, computational neurology).

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *