Algorithmique parallèle du texte : du modèle systolique au modèle CGM

Nous avons tous l'intuition qu'un travail peut etre realise en beaucoup moins de temps s'il est reparti entre plusieurs personnes ou sur plusieurs machines. Cette notion se nomme le parallelisme qui peut se definir comme l'etat de ce qui se developpe dans la meme direction ou en meme temps. C'est naturellement que la notion de parallelisme a ete appliquee aux ordinateurs. De ce fait, il a ete possible de repondre aux besoins de puissance necessaire a la realisation de projets gourmands en temps de calculs et en taille memoire. Le parallelisme combine a une algorithmique performante permet de gagner du temps afin de repondre au mieux a d'importants besoins. Il rompt avec l'approche classique qui consiste a gagner de la vitesse en effectuant plus rapidement chaque operation, approche bornee par les lois de la physique. La notion de parallelisme a donc grandement contribue a la multiplication des modeles informatiques. Nous nous interesserons au modele systolique et au modele parallele a gros grains baptise (Coarse Grained Multicomputers). Le modele CGM a ete propose par F. Dehne et al. et il possede des proprietes qui le rendent tres interessant d'un point de vue pratique. Il est parfaitement adapte a la modelisation des architectures existantes pour lesquelles le nombre de processeurs peut etre de plusieurs milliers et la taille des donnees peut atteindre plusieurs milliards d'octets. Un algorithme developpe pour ce modele est constitue de calculs locaux utilisant, si possible, des algorithmes sequentiels optimaux et de rondes de communication dont le nombre doit etre independant de la taille des donnees a traiter. Le modele CGM est donc tres interessant d'un point de vue economique. En effet, ce modele est independant des architectures reelles et permet de reutiliser des algorithmes sequentiels efficaces, ce qui le rend tres portable. Dans cette these nous nous interessons a des problemes d'algorithmique du texte. Ces problemes peuvent ameliorer la compression de donnees ou bien etre utilises en bio-informatique. Ainsi, nous proposons des solutions CGM aux problemes de recherche de la plus longue sous-suite croissante, de la plus longue sous-suite commune a deux mots, du plus long suffixe repete en chaque caractere d'un mot et de repetitions. Pour cela, nous sommes partis de solutions systoliques existantes que nous avons adaptees au modele CGM. Le but de ce travail est en fait double. D'une part, nous proposons pour la premiere fois des solutions CGM a ces quatre problemes. D'autre part, nous montrons comment des solutions systoliques peuvent etre derivees en algorithmes CGM. En effet, de nombreux problemes ont ete etudies sur des architectures systoliques, c'est a dire des machines dediees, non reutilisables pour d'autres problemes. Le modele CGM quant a lui permet de travailler avec des machines peu couteuses et reutilisables a souhaits. De plus, l'experience acquise au cours de ces travaux nous permet d'avoir une bonne idee des solutions systoliques adaptables au modele CGM. Ceci pourrait permettre de consolider le pont existant entre modeles a grains fins et modeles a gros grains. Nous finissons cette these par une discussion sur l'equilibrage de charge des solutions proposees et sur la predictivite de l'adaptation d'autres solutions systoliques au modele CGM.