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Hanen, Claire (1961-....).

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Works: 10 works in 15 publications in 2 languages and 50 library holdings
Roles: Author, Other, Opponent, Thesis advisor
Publication Timeline
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Most widely held works by Claire Hanen
Exercices et problèmes d'algorithmique : 155 énoncés avec solutions détaillées by Bruno Baynat( )

1 edition published in 2012 in French and held by 25 WorldCat member libraries worldwide

PROBLEMES D'ORDONNANCEMENT DES ARCHITECTURES PIPELINES : MODELISATION, OPTIMISATION, ALGORITHMES by Claire Hanen( Book )

3 editions published in 1987 in French and held by 8 WorldCat member libraries worldwide

Modélisation et résolution du problème de la maximisation du débit de pipelines micro programmables calculant des boucles vectorielles. La difficulté réside dans la prise en compte de toutes les contraintes engendrées par la nature du calcul et par l'architecture du pipeline. Il est montre que sous certaines hypothèses, la solution d'un problème d'ordonnancement répétitif permet de construire un microprogramme optimal. Afin de résoudre ce problème, deux algorithmes sont proposes
Exercices et problèmes d'algorithmique 155 énoncés avec solutions détaillées by Bruno Baynat( )

3 editions published in 2010 in French and held by 8 WorldCat member libraries worldwide

Ce livre propose des activités et des sujets d'examen. Il présente les rédactions complètes des démonstrations et des algorithmes exprimés selon un formalisme proche de celui des langages de programmation impératifs comme C++, Java ou Pascal.--[Memento]
The equivalence of two classical list scheduling algorithms for dependent typed tasks with release dates, due dates and precedence delays by Aurélien Carlier( )

1 edition published in 2017 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Etude du RCPSP cyclique by Abir Benabid( Book )

2 editions published in 2011 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

La constante évolution des architectures des processeurs à haute performance, afin de répondre aux exigences des applications embarquées, donnent de plus en plus d'importance à une programmation plus performante, surtout au niveau de la compilation, dans ces systèmes. Notre étude est particulièrement motivée par l'optimisation de l'ordonnancement lors de la compilation des instructions dans les processeurs de type VLIW (Very Large Instruction Word), et sa résolution à l'aide du RCPSP (Resource Constrained Project Scheduling Problem) cyclique. Dans un tel model, on dispose en général d'un petit nombre d'unités fonctionnelles indépendantes et qui peuvent exécuter plusieurs tâches simultanément si les dépendances de données s'y prêtent et si les ressources nécessaires sont disponibles. Aujourd'hui, les études théoriques dans le domaine d'ordonnancement cyclique visent à caractériser les algorithmes d'ordonnancement (analyses du pire cas, résultat d'optimalité, etc) pour des applications réelles aussi bien dans les systèmes embarqués que dans les systèmes de production. Dans le cadre de cette thèse, nous avons travaillé sur la détermination de modèles appropriés, capables de prendre en compte les nouvelles caractéristiques de ces systèmes (la nature des dépendances, l'hétérogénéité des ressources, etc.). Plusieurs algorithmes approchés avec garanties de performance ont été proposés, ainsi qu'une étude expérimentale, afin d'analyser leur efficacité en pratique, a été établie
High Performance by Exploiting Information Locality through Reverse Computing by Mouad Bahi( )

1 edition published in 2011 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Les trois principales ressources du calcul sont le temps, l'espace et l'énergie, les minimiser constitue un des défis les plus importants de la recherche de la performance des processeurs.Dans cette thèse, nous nous intéressons à un quatrième facteur qui est l'information. L'information a un impact direct sur ces trois facteurs, et nous montrons comment elle contribue ainsi à l'optimisation des performances. Landauer a montré que c'est la destruction - logique - d'information qui coûte de l'énergie, ceci est un résultat fondamental de la thermodynamique en physique. Sous cette hypothèse, un calcul ne consommant pas d'énergie est donc un calcul qui ne détruit pas d'information. On peut toujours retrouver les valeurs d'origine et intermédiaires à tout moment du calcul, le calcul est réversible. L'information peut être portée non seulement par une donnée mais aussi par le processus et les données d'entrée qui la génèrent. Quand un calcul est réversible, on peut aussi retrouver une information au moyen de données déjà calculées et du calcul inverse. Donc, le calcul réversible améliore la localité de l'information. La thèse développe ces idées dans deux directions. Dans la première partie, partant d'un calcul, donné sous forme de DAG (graphe dirigé acyclique), nous définissons la notion de « garbage » comme étant la taille mémoire - le nombre de registres - supplémentaire nécessaire pour rendre ce calcul réversible. Nous proposons un allocateur réversible de registres, et nous montrons empiriquement que le garbage est au maximum la moitié du nombre de noeuds du graphe.La deuxième partie consiste à appliquer cette approche au compromis entre le recalcul (direct ou inverse) et le stockage dans le contexte des supercalculateurs que sont les récents coprocesseurs vectoriels et parallèles, cartes graphiques (GPU, Graphics Processing Unit), processeur Cell d'IBM, etc., où le fossé entre temps d'accès à la mémoire et temps de calcul ne fait que s'aggraver. Nous montons comment le recalcul en général, et le recalcul inverse en particulier, permettent de minimiser la demande en registres et par suite la pression sur la mémoire. Cette démarche conduit également à augmenter significativement le parallélisme d'instructions (Cell BE), et le parallélisme de threads sur un multicore avec mémoire et/ou banc de registres partagés (GPU), dans lequel le nombre de threads dépend de manière importante du nombre de registres utilisés par un thread. Ainsi, l'ajout d'instructions du fait du calcul inverse pour la rematérialisation de certaines variables est largement compensé par le gain en parallélisme. Nos expérimentations sur le code de Lattice QCD porté sur un GPU Nvidia montrent un gain de performances atteignant 11%
Dominances en programmation linéaire : ordonnancement autour d'une date d'échéance commune by Anne-Elisabeth Falq( )

1 edition published in 2020 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Les problèmes d'ordonnancement sont des problèmes d'optimisation combinatoire modélisant la gestion de projets: il s'agit de planifier l'exécution de tâches, sous des contraintes de ressources ou de précédence et de manière à minimiser un coût ou maximiser un gain. On appelle programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) l'optimisation d'une fonction linéaire sur les points entiers vérifiant un lot de contraintes linéaires. Cet outil permet de modéliser de nombreux problèmes de recherche opérationnelle, qui peuvent alors être résolus par des solveurs implémentant l'algorithme du simplexe dans un schéma de branchement et évaluation. Cette thèse porte sur l'étude d'un problème d'ordonnancement où les tâches doivent être exécutées sur une machine de manière à minimiser les pénalités d'avance et de retard par rapport à une date de fin souhaitée commune. Grâce à des propriétés dites de dominance utilisées par la communauté de l'ordonnancement, nous avons fourni plusieurs formulations PLNE modélisant ce problème. Les premières formulations, basées sur des variables continues comparables à des dates de fin, dites variables naturelles, utilisent des inégalités de non-chevauchement. Les dernières formulations, basées sur des variables booléennes de partitions, reposent sur un type nouveau d'inégalités linéaires qui traduisant des propriétés de dominance
Ordonnancement de graphes de tâches sur des plates-formes de calcul modernes by Bertrand Simon( )

1 edition published in 2018 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

This thesis deals with three main themes linked to task graph scheduling on modern computing platforms. A graph of tasks is a classical model of a program to be executed, for instance a scientific application. The decomposition of an application into several tasks allows to exploit the potential parallelism of this application without adaptating the program to the computing platform. The graph describes the tasks as well as their dependences, some tasks cannot be initiated before others are completed. The execution of an application is then determined by a schedule of the graph, computed by a dedicated software, which in particular describes which resources should be allocated to each task at which time. The three studied themes are the following: exploit inner task parallelism, use accelerators such as GPUs, and cope with a limited memory.For some applications, two types of parallelism can be exploited: several tasks can be executed concurrently, and each task may be executed on several processors, which reduces its processing time. We propose and study two models allowing to describe this processing time acceleration, in order to efficiently exploit both types of parallelism.We then study how to efficiently use accelerators such as GPUs, in a dynamic context in which the future tasks to schedule are unknown. The main difficulty consists in deciding whether a task should be executed on one of the rare available accelerators or on one of the many classical processors. The last theme covered in this thesis deals with a available main memory of limited size, and the resort to expensive data transfers. We focused on two scenarios. If it is possible to avoid such transfers, we propose to modify the graph in order to guarantee that any execution fits in memory, which allows to dynamically schedule the graph at runtime. If every schedule needs transfers, we studied how to minimize their quantity.The work on these three themes has led to a better understanding of the underlying complexities. The proposed theoretical solutions will influence future software implementations
Scheduling for Reliability : complexity and Algorithms by Fanny Dufossé( )

1 edition published in 2011 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

This thesis deals with the mapping and the scheduling of workflows. In this context, we consider unreliable platforms, with processors subject to failures. In a first part, we consider a particular model of streaming applications : the filtering services. In this context, we aim at minimizing period and latency. We first neglect communication costs. In this model, we study scheduling problems on homogeneous and heterogeneous platforms. Then, the impact of communication costs on scheduling problems of a filtering application is studied. Finally, we consider the scheduling problem of such an application on a chain of processors. The theoretical complexity of any variant of this problem is proved. This filtering property can model the reliability of processors. The results of some computations are successfully computed, and some other ones are lost. We consider the more frequent failure types : transient failures. We aim efficient and reliable schedules. The complexity of many variants of this problem is proved. Two heuristics are proposed and compared using using simulations. Even if transient failures are the most common failures in classical grids, some particular type of platform are more concerned by other type of problems. Desktop grids are especially unstable. In this context, we want to execute iterative applications. All tasks are executed, then a synchronization occurs, and so on. Two variants of this problem are considered : applicationsof independent tasks, and applications where all tasks need to be executed at same speed. In both cases, the problem is first theoretically studied, then heuristics are proposed and compared using simulations
Allocation de ressources et ordonnancement multi-utilisateurs : une approche basée sur l'équité by Emmanuel Medernach( )

1 edition published in 2011 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Les grilles de calcul et le “cloud computing” permettent de distribuer un ensemble de ressources informatiques, telles que du stockage ou du temps de calcul, à un ensemble d'utilisateurs en fonction de leurs demandes en donnant l'illusion de ressources infinies. Cependant, lorsque l'ensemble de ces ressources est insuffisant pour satisfaire les exigences des utilisateurs, des conflits d'intérêts surgissent. Ainsi, un libre accès à des ressources limitées peut entraîner une utilisation inefficace qui pénalise l'ensemble des participants. Dans de tels environnements, il devient nécessaire d'établir des procédures d'arbitrage afin de résoudre ces conflits en garantissant une distribution équitable aux différents utilisateurs. Nous présentons une nouvelle classe de problèmes : celle des ordonnancements multi-utilisateurs. Cette thèse aborde la notion d'équité au travers de problèmes d'allocation de ressources sous incertitudes et d'ordonnancement de tâches périodiques
 
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Associated Subjects
Exercices et problèmes d'algorithmique 155 énoncés avec solutions détaillées
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