Thomas Messi Nguelé - Langages dédiés pour la fouille des réseaux sociaux sur des plates-formes multicoeurs

10:00
Samedi
15
Sep
2018
Organisé par : 
Thomas Messi Nguelé
Intervenant : 
Thomas Messi Nguelé
Information détaillée : 

Jury :

  • Examinateurs : 
    • Pr Daniel AKUME  (Université de Buéa)
    • Pr Roger ATSA ETOUNDI  (Université de Yaoundé 1) 
  • Co-Directeurs : 
    • Pr Jean-Francois MEHAUT  (Université de Grenoble Alpes) 
    • Pr Maurice TCHUENTE  (Université de Yaoundé 1) 
  • Rapporteurs : 
    • Pr Emmanuel VIENNET  (Université de Paris Nord)  
    • Pr  Clémentin TAYOU  (Université de Dschang)

 

Résumé : 

Les réseaux complexes sont des ensembles constitués d’un grand nombre d’entités interconnectées par des liens. Ils sont modélisés par des graphes dans lesquels les noeuds représentent les entités et les arêtes entre les noeuds représentent les liens entre ces entités. Ces graphes se caractérisent par un très grand nombre de sommets et une très faible densité de liens. Les réseaux sociaux sont des exemples de réseaux complexes où les entités sont des individus et les liens sont les relations (d’amitié, d’échange de messages) entre ces individus. 
L’analyse des réseaux complexes est généralement basée sur l’exploration locale du graphe sous-jacent : après avoir traité un nœud u, les prochains noeuds auxquels l’application fait référence appartiennent au voisinage de u. Étant donné que le graphe sous-jacent est habituellement non structuré, les séquences d’accès aux données en mémoire tendent à avoir une faible localité lorsque qu’on utilise par exemple le stockage de Yale qui est l’un des meilleurs connus. En plus, dans les applications basées sur l’analyse des réseaux le nombre de calculs requis pour chaque noeud peut être très variable, ce qui, dans les mises en œuvre parallèles (multithreadées), se traduit par un déséquilibre de charges entre les threads. 
Le travail réalisé dans cette thèse était lié au développement d’applications d’analyse des réseaux sociaux, qui soient à la fois faciles à écrire et efficaces. A cet effet, deux pistes ont été explorées: a)L’exploitation de la structure en communautés pour définir des techniques de stockage qui réduisent les défauts de cache lors de l’analyse des réseaux sociaux; b)La prise en compte de l’hétérogénéité des degrés des noeuds pour optimiser la mise en oeuvre parallèle. 
La première contribution de cette thèse met en évidence l'exploitation de la structure en communautés des réseaux complexes pour la conception des algorithmes de numérotation des graphes (NumBaCo, CN-order) permettant la réduction des défauts de cache des applications tournant dans ces graphes.Les résultats expérimentaux en mode séquentiel sur plusieurs architectures (comme Numa4) ont montré que les défauts de cache et ensuite le temps d'exécution étaient effectivement réduits; et que CN-order se sert bien des avantages des autres heuristiques de numérotation (Gorder, Rabbit, NumBaCo) pour produire les meilleurs résultats. 
La deuxième contribution de cette thèse a considéré le cas des applications multi-threadées. Dans ce cas, la réduction des défauts de cache n'est pas suffisante pour assurer la diminution du temps d'exécution; l'équilibre des charges entre les threads doit être assuré pour éviter que certains threads prennent du retard et ralentissent ainsi toute l'application. Dans ce sens, nous nous sommes servis de la propriéte de l'hétérogénéité des dégrés des noeuds pour développer l'heuristique Deg-scheduling. Les résultats expérimentaux avec plusieurs threads sur l'architecture Numa4 montrent que Deg-scheduling combiné aux heuristiques de numérotation permet d'obtenir de meilleur résultats. 
La dernière contribution de cette thèse porte sur l'intégration des deux catégories d'heuristiques développées dans les DSLs parallèles d'analyse des graphes. Par exemple, avec le DSL Green-Marl, les performances sont améliorées à la fois grâce aux heuristiques de numérotation et grâce aux heuristiques d’ordonnancement (temps réduit de 35% grâce aux heuristiques). Mais avec le DSL Galois, les performances sont améliorées uniquement grâce aux heuristiques de numérotation (réduction de 48%).