Stéphane Vialle

L'optimisation des codes séquentiels est une partie critique des développements en "calcul intensif". Il est en effet inutile de développer et d'investir des ressources dans des systèmes parallèles, si les parties séquentielles exécutées sur chaque noeud du système ne sont pas optimisées. On gâcherait alors beaucoup de ressources de calcul.

Ce BE a pour objectif d'optimiser au maximum un algorithme simple de produit de matrices carrées pleines. On commencera par implanter une version "naïve", que l'on optimisera progressivement en appliquant les règles d'optimisations sérielles standards et portables (à peu près!). On mesurera les performances de chaque version, et on chiffrera l'impact de chaque optimisation.

Ce travail sera réalisé sur des PC classiques mais dans plusieurs environnements : en C et en Java, sous Linux et sous Windows. On comparera à la fin les comportements de chaque environnement.

Vous rendrez un SEUL document par binôme : un fichier Word (.doc) ou PDF :

• il sera nommé avec vos noms précédés de "BE-OptimSerielles". Ex : "BE-OptimSerielle-Martin-Dupont.pdf"

• il comportera sur la première page :
• vos nom et prénoms, et le nom de votre option de 3A,
• la date de remise du rapport,
• le titre ("BE d'optimisation sérielle").

• il comportera ensuite : 
• pour chaque étape : une description des optimisations réalisées (pourquoi ? comment ?) et vos mesures de performances,
• des graphiques de synthèse représentant l'ensemble des gains de performances,
• votre analyse/synthèse de la démarche,
• en annexe : les codes sources des parties importantes du code à chaque étape (ex : les routines de calculs après chaque optimisation).

Remarques préliminaires :

• les codes de calcul de ce BE seront évalués par leurs temps d'exécution des routines de calculs dont on déduira les MegaFlops (performances absolues), puis par leurs accélérations vis-à-vis de la version "naïve" (performances relatives).

• Conservez chacun de vos codes (les codes de chacune des étapes), car il vous resserviront dans d'autres questions.

Exercices :

1. Optimisations sérielles progressives d'un produit de matrices en C sous Linux/gcc : Enoncé.
2. Reprendre les analyses du points 1 dans un autre environnement (ne pas refaire les tests avec Valgrind) :
1. Sous Linux avec le compilateur Intel : "icc", installé dans "/opt/intel/cce/10.1.018/" (si besoin précisez les bons chemins de bibliothèque dans le makefile).
2. Sous Windows/VisualC (sans l'outil Valgrind). Source du squelette en VisualC: BE-src-windows.zip
3. Sous Linux/gcc utilisez la bibliothèque Atlas pour implanter votre produit de matrices : Enoncé.
3. Mesurez les performances énergétiques de la version de référence et de la version la plus efficace de votre code dans les deux environnements testés. 
1. Combien de W.h consommez-vous pour réaliser le calcul ?
2. Quels ratio MegaFlops / Watt obtenez-vous ?
4. Comparer les évolutions de performances et les performances maximales obtenues dans les deux environnements testés.