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Algorithmes Distribués
Master 1 Informatique – année 2005/2006 – Université de Bordeaux 1

Objectifs
Ce cours d'algorithmes distribués consiste à : • Introduire le calcul distribué • concevoir et analyser des algorithmes distribués • programmer des algorithmes (c.f. TP) en utilisant un simulateur (VISIDIA)

Introduction
Qu'est ce que le calcul distribué?
Une machine ou architectureséquentielle permet le traitement d'une seule opération à la fois. L'extrait de programme cidessous est donc une suite d'instruction qui vont s'effectuer de manière séquentielle : 10 x := x + 1 20 y := 2*x – 4 30 Print y Les machines parallèles permettent le traitement de plusieurs opérations en parallèle. Par exemple, les architectures 32 bits sont déjà des architectures parallèles dans la mesure ouelles traitent 32 bits simultanément. Lorsque le nombre de bits devient très important, on parle aussi de machines vectorielles. Un système distribué est une machine parallèle à la différence qu'il y a plusieurs entités de calculs autonomes distantes. La différence principale avec la programmation d'architectures parallèles repose donc sur le fait que la distance entre les entités de calcul est plusimportantes (échelle planétaire) et nécessite donc forcément l'utilisation d'un réseau de communication (type Internet).

Pourquoi utiliser des systèmes distribués?
Les objectifs rejoignent principalement ceux étudiés en programmation des architectures parallèles : Augmenter la capacité de calcul (à moindre coup) en ajoutant graduellement des entités ou regrouper des ensembles d'entités déjàexistant. Par exemple GRID5000 en France est un regroupement de 5000 calculateurs répartis sur tout le territoire. Communiquer entre entités distantes (Telecommunication, Réseau LAN, Satellite, Wifi, ...) et mettre en rapport des banques de données réparties (Internet, Peer – To – Peer).

Un cadre de base pour les systèmes distribués
Les entités seront les processeurs, des ordinateurs, des PDA,des satellites. Il existe principalement deux modèles d'archirectures distribuées : le « passage de messages » et la « mémoire distribuée » : • Passage de messages : ce modèle traite explicitement des communications. Lorsqu'un processeur veut communiquer avec un autre, il doit lui envoyer un message via le medium. • Mémoire partagée : Au contraire, les processeurs ne communique pas entre M émoirePartagée (M .P.) eux directement. Ils ont accès à une zone mémoire (ou des variables) commune en lecture et/ou écriture. Pn P1 P1 En particulier, une mémoire partagée peut servir à communiquer. Le modèle PRAM (Parallel Random Acces Machine) dont un schéma simplifié de fonctionnement est proposé ci-

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contre, est une généralisation du modèle RAM classique (ou le processeur communique avec lamémoire vive). Le modèle PRAM ou mémoire partagée est utile pour l'étude du degré de parallélisme d'un problème. Le modèle PRAM, et d'autres modèles dérivés tels que SIMD (Single Instruction Multiple Data) ou MIMD (Multiple Instruction Multiple Data) est un bon système. Il est cependant assez éloigné des systèmes distribués réels pour plusieurs raisons : • Si n (nombre de processeurs) est grand,alors il n'est plus physiquement possible que tout le monde accède en même temps (unitaire) à une même variable. • Si les distances entre les entités sont grandes alors l'accès à un lien commun (M.P.) avec des temps similaires n'est plus possible. Dans le cadre de ce cours, nous allons choisir le mode point à point, qui se modélise par un graphe G = (V, E). Les sommets du graphe représentent lesentités (processeurs) et les arêtes les liens de communications entre les entités (à priori, il s'agira toujours d'un graphe non orienté : les liens de communication sont bidirectionnels). On supposera de plus que G est toujours connexe (pas de sommets – entités isolés ou sous graphes isolés).

Particularité du calcul distribué
Il y a des communications et elles ne sont pas gratuites
Soient...
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