Implantation des futures sur un système distribué par passage de messages
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire présente une implantation de la création paresseuse de tâches desti-\nnée à des systèmes multiprocesseurs à mémoire distribuée. Elle offre un sous-ensemble des fonctionnalités du Message-Passing Interface et permet de paralléliser certains problèmes qui se partitionnent difficilement de manière statique grâce à un système de\npartitionnement dynamique et de balancement de charge. Pour ce faire, il se base sur le\nlangage Multilisp, un dialecte de Scheme orienté vers le traitement parallèle, et implante\nsur ce dernier une interface semblable à MPI permettant le calcul distribué multipro-\ncessus. Ce système offre un langage beaucoup plus riche et expressif que le C et réduit\nconsidérablement le travail nécessaire au programmeur pour pouvoir développer des\nprogrammes équivalents à ceux en MPI. Enfin, le partitionnement dynamique permet\nde concevoir des programmes qui seraient très complexes à réaliser sur MPI. Des tests\nont été effectués sur un système local à 16 processeurs et une grappe à 16 processeurs\net il offre de bonnes accélérations en comparaison à des programmes séquentiels équiva-\nlents ainsi que des performances acceptables par rapport à MPI. Ce mémoire démontre\nque l’usage des futures comme technique de partitionnement dynamique est faisable sur\ndes multiprocesseurs à mémoire distribuée.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».