Parallélisme et Distribution
La programmation parallèle et distribuée représente un défi majeur de l'informatique moderne, où l'efficacité algorithmique rencontre les contraintes matérielles des architectures multicœurs et des réseaux distribués. Ce domaine crucial s'appuie sur des concepts fondamentaux comme les threads Java, qui permettent d'exploiter les architectures parallèles tout en gérant la complexité des accès concurrents à la mémoire partagée. Le modèle PRAM (Parallel Random Access Machine) offre quant à lui une abstraction théorique puissante pour analyser les algorithmes parallèles, bien que sa mise en pratique doive tenir compte des limitations réelles des architectures matérielles.
La coordination des processus et les algorithmes d'exclusion mutuelle constituent le cœur des systèmes concurrents, garantissant l'intégrité des données tout en maintenant un bon niveau de parallélisme. Ces mécanismes trouvent leurs limites dans les problèmes d'ordonnancement complexes, où le compromis entre équité et performance devient crucial. Les communications distribuées introduisent une couche supplémentaire de complexité avec les défis du routage et de la latence réseau, particulièrement visibles dans les systèmes utilisant la Remote Method Invocation (RMI) pour les appels de procédures distantes.
L'algèbre linéaire parallèle démontre comment des opérations matricielles peuvent être décomposées pour tirer parti des architectures massivement parallèles, un enjeu clé pour le calcul scientifique haute performance. Enfin, la tolérance aux pannes représente un aspect indispensable des systèmes distribués modernes, où la disponibilité et la cohérence des données doivent être maintenues malgré les défaillances partielles. Ces concepts théoriques trouvent des applications concrètes dans les systèmes de cloud computing, les bases de données distribuées et les architectures microservices.
Auteur: Eric Goubault
Envoyé le : 24 Nov 2018
Type de fichier : PDF
Pages : 147
Téléchargement : 682
Niveau : Avancée
Taille : 948.55 Ko