A study of shared-memory parallelism in a multifrontal solver

International audienceWe introduce shared-memory parallelism in a parallel distributed-memory solver, targeting multi-core architectures. Our concern in this paper is pure shared-memory parallelism, although the work will also impact distributed-memory parallelism. Our approach avoids a deep redesign and fully benefits from the numerical kernels and features of the original code. We use performance models to exploit coarse-grain parallelism in an OpenMP environment while, at the same time, also relying on third-party optimized multithreaded libraries. In this context, we propose simple approaches to take advantage of NUMA architectures, and original optimizations to limit thread synchronization costs. The performance gains are analyzed in detail on test problems from various application areas. Although the studied code is a direct solver for sparse systems of linear equations, the contributions of this paper are more general and could be useful in a wider range of situations.Dans ce rapport, nous étudions l'adaptation d'un code parallèle à mémoire distribuée en un code visant les architectures à mémoire partagée de type multi-c{\oe}urs. L'intérêt d'adapter un code existant plutôt que d'en concevoir un nouveau est de pouvoir bénéficier directement de toute la richesse de ses fonctionnalités numériques ainsi que de ses caractéristiques internes. Même si le code sur lequel porte l'étude est un solveur direct multifrontale pour systèmes linéaires creux, les algorithmes et techniques discutés sont générales et peuvent s'appliquer à des domaines d'application plus généraux. Nous montrons comment des algorithmes parallèles existant peuvent être adaptés à un environnement OpenMP tout en exploitant au mieux des librairies existantes optimisées. Nous présentons des approches simples pour tirer parti des spécificités des architectures NUMA, ainsi que des optimisations originales permettant de limiter les coûts de synchronisation dans le modèle fork-join que l'on utilise. Pour chacun de ces points, les gains en performance sont analysés sur des cas tests provenant de domaines d'applications variés