Exécution efficace de systèmes multi-agents sur GPU

These last years have seen the emergence of parallelism in many fields ofcomputer science. This is explained by the stagnation of the frequency ofexecution units at the hardware level and by the increasing usage ofparallel platforms at the software level. A form of parallelism ispresent in multi-agent systems, that facilitate the description ofcomplex systems as a collection of interacting entities. If thesimilarity between this software and this logical parallelism seemsobvious, the parallelization process remains difficult in this casebecause of the numerous dependencies encountered in many multi-agentsystems. In this thesis, we propose a common solution to facilitate theadaptation of these models on a parallel platform such as GPUs. Ourlibrary, MCMAS, provides access to two programming interface tofacilitate this adaptation: a low-level layer providing direct access toOpenCL, MCM, and a high-level set of plugins not requiring any GPU-related knowledge. We study the usage of this library on three existingmulti-agent models : predator-prey, MIOR and Collembola. To prove theinterest of the approach we present a performance study for each modeland an analysis of the various factors contributing to an efficientexecution on GPUs. We finally conclude on a overview of the work andresults presented in the report and suggest future directions to enhanceour solution.Ces dernières années ont consacré l’émergence du parallélisme dans la plupart des branches de l’informatique.Au niveau matériel, tout d’abord, du fait de la stagnation des fréquences de fonctionnement des unités decalcul. Au niveau logiciel, ensuite, avec la popularisation de nombreuses plates-formes d’exécution parallèle.Une forme de parallélisme est également présente dans les systèmes multi-agents, qui facilitent la description desystèmes complexes comme ensemble d’entités en interaction. Si l’adéquation entre ce parallélisme d’exécutionlogiciel et conceptuel semble naturelle, la parallélisation reste une démarche difficile, du fait des nombreusesadaptations devant être effectuées et des dépendances présentes explicitement dans de très nombreux systèmesmulti-agents.Dans cette thèse, nous proposons une solution pour faciliter l’implémentation de ces modèles sur une plate-forme d’exécution parallèle telle que le GPU. Notre bibliothèque MCMAS vient répondre à cette problématiqueau moyen de deux interfaces de programmation, une couche de bas niveau MCM permettant l’accès direct àOpenCL et un ensemble de plugins utilisables sans connaissances GPU. Nous étudions ensuite l’utilisation decette bibliothèque sur trois systèmes multi-agents existants : le modèle proie-prédateur, le modèle MIOR etle modèle Collemboles. Pour montrer l’intérêt de cette approche, nous présentons une étude de performancede chacun de ces modèles et une analyse des facteurs contribuant à une exécution efficace sur GPU. Nousdressons enfin un bilan du travail et des réflexions présentées dans notre mémoire, avant d’évoquer quelquespistes d’amélioration possibles de notre solution