Algorithmique Systolique Pour Le Probleme Du Plus Long Sous Mot Commun Et Implementation Sur Un Reseau De Transputers
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ALGORITHMIQUE SYSTOLIQUE POUR LE PROBLEME DU PLUS LONG SOUS-MOT COMMUN ET IMPLEMENTATION SUR UN RESEAU DE TRANSPUTERS
CETTE THESE PRESENTE PLUSIEURS VARIATIONS SYSTOLIQUES, C'EST-A-DIRE PLUSIEURS SOLUTIONS MATERIELLES, POUR UNE CLASSE DE PROBLEMES RELATIFS AU PROBLEME DU PLUS LONG SOUS-MOT COMMUN. UNE MOTIVATION MAJEURE A L'ETUDE APPROFONDIE DE CE PROBLEME EST L'IMPORTANCE DE CES APPLICATIONS (PROBLEMATIQUE DE L'HOMOLOGIE DE SEQUENCES EN BIOLOGIE MOLECULAIRE, COMPRESSION DE DONNEES, CORRECTION DE SIGNAUX ...). LE MODELE SYSTOLIQUE COMME LE DEFINIT H.T. KUNG PERMET DE REALISER A L'AIDE DE TECHNOLOGIES VLSI (VERY LARGE SCALE INTEGRATION) DES ARCHITECTURES SYNCHRONES ET REGULIERES MASSIVEMENT PARALLELES SOUS FORME DE PROCESSEURS SPECIALISES. LE GAIN DE TEMPS QUE PEUT APPORTER L'INTRODUCTION D'UN TEL PARALLELISME A CES PROBLEME EST TRES APPRECIABLE. PAR EXEMPLE, L'INTRINSEQUE COMPLEXITE EN TEMPS QUADRATIQUE (L'ALGORITHME SEQUENTIEL DE PROGRAMMATION DYNAMIQUE S'EXECUTE EN TEMPS O(NM)) DU PROBLEME DE LA DETERMINATION DE LA LONGUEUR D'UN PLUS LONG SOUS-MOT COMMUN A DEUX MOTS DE LONGUEURS N ET M PEUT ETRE REDUITE A O(N + M) SUR UN RESEAU SYSTOLIQUE LINEAIRE DE M PROCESSEURS ELEMENTAIRES. NOUS AVONS PROPOSE PLUSIEURS ALGORITHMES SYSTOLIQUES PERFORMANTS SUR DIFFERENTS RESEAUX (MEME MULTIDIMENSIONNELS) POUR DETERMINER UN PLUS LONG SOUS-MOT COMMUN A DEUX, TROIS OU QUATRE MOTS, QUI ONT ETE SIMULES SUR UN RESEAU DE TRANSPUTERS T9000.
ALGORITHMIQUE PARALLELE POUR DES PROBLEMES DE RECONNAISSANCE DE FORMES ET DE MOTIFS SUR LES MODELES SYSTOLIQUE ET BSR
LE CONCEPT DE PARALLELISME ROMPT AVEC L'APPROCHE CLASSIQUE QUI CONSISTE A GAGNER DE LA VITESSE EN EFFECTUANT PLUS RAPIDEMENT CHAQUE OPERATION, APPROCHE BORNEE PAR LES LOIS DE LA PHYSIQUE. EN CALCUL PARALLELE, LE GAIN DE VITESSE PROVIENT DE LA REALISATION SIMULTANEE DE PLUSIEURS OPERATIONS. DE NOMBREUX PROBLEMES ONT AINSI ETE ETUDIES SUR DIFFERENTS MODELES PARALLELES. JE ME SUIS DONC INTERESSE A DES PROBLEMES DE RECONNAISSANCE DE FORMES ET DE MOTIFS SUR LES MODELES BSR ET SYSTOLIQUE. AUSSI, J'AI RESOLU DES PROBLEMES DE RECONNAISSANCE DE FORMES QUE SONT LA RETROPROPAGATION DU GRADIENT (RESEAUX DE NEURONES) SUR RESEAUX SYSTOLIQUES AINSI QUE DES PROBLEMES GEOMETRIQUES (LOCALISATION D'UN POINT, L'ENVELOPPE CONVEXE, ET LE PLUS PETIT RECTANGLE CLOTURANT) SUR LE MODELE BSR. EN CE QUI CONCERNE LA RECONNAISSANCE DE MOTIFS JE ME SUIS INTERESSE AU PROBLEME DE LA PLUS LONGUE SOUS-SUITE COMMUNE A DEUX MOTS PUIS SA GENERALISATION A K MOTS, L'ALIGNEMENT DE DEUX SEQUENCES ET LA RECHERCHE DE REPETITIONS DANS UN MOT A LA FOIS SUR LE MODELE SYSTOLIQUE ET SUR LE MODELE BSR. TOUS CES ALGORITHMES SONT OPTIMAUX POUR CERTAINS, EFFICACES POUR D'AUTRES ET DANS TOUS LES CAS ORIGINAUX.
Algorithmique parallèle du texte
Nous nous intéresserons au modèle systolique et au modèle parallèle à gros grains baptisé {Coarse Grained Multicomputers}. Le modèle CGM a été proposé par F. Dehne et al. et il possède des propriétés qui le rendent très intéressant d'un point de vue pratique. Il est parfaitement adapté à la modélisation des architectures existantes pour lesquelles le nombre de processeurs peut être de plusieurs milliers et la taille des données peut atteindre plusieurs milliards d'octets. Un algorithme développé pour ce modèle est constitué de calculs locaux utilisant, si possible, des algorithmes séquentiels optimaux et de rondes de communication dont le nombre doit être indépendant de la taille des données à traiter. Le modèle CGM est donc très intéressant d'un point de vue économique. En effet, ce modèle est indépendant des architectures réelles et permet de réutiliser des algorithmes séquentiels efficaces, ce qui le rend très portable. Dans cette thèse nous nous intéressons à des problèmes d'algorithmique du texte. Ces problèmes peuvent améliorer la compression de données ou bien être utilisés en bio-informatique. Ainsi, nous proposons des solutions CGM aux problèmes de recherche de la plus longue sous-suite croissante, de la plus longue sous-suite commune à deux mots, du plus long suffixe répété en chaque caractère d'un mot et de répétitions. Pour cela, nous sommes partis de solutions systoliques existantes que nous avons adaptées au modèle CGM. Le but de ce travail est en fait double. D'une part, nous proposons pour la première fois des solutions CGM à ces quatre problèmes. D'autre part, nous montrons comment des solutions systoliques peuvent être dérivées en algorithmes CGM. En effet, de nombreux problèmes ont été étudiés sur des architectures systoliques, c'est à dire des machines dédiées, non réutilisables pour d'autres problèmes. Le modèle CGM quant à lui permet de travailler avec des machines peu coûteuses et réutilisables à souhaits. De plus, l'expérience acquise au cours de ces travaux nous permet d'avoir une bonne idée des solutions systoliques adaptables au modèle CGM. Ceci pourrait permettre de consolider le pont existant entre modèles à grains fins et modèles à gros grains. Nous finissons cette thèse par une discussion sur l'équilibrage de charge des solutions proposées et sur la prédictivité de l'adaptation d'autres solutions systoliques au modèle CGM.