En matière de programmation parallèle, Luc Bougé, professeur à l'Ecole normale supérieure de Lyon, explique que la méthode la plus simple laisse toutes les difficultés au programmeur qui doit tout à la fois expliciter le placement des programmes sur les processeurs et les échanges de messages entre ces programmes. Même si pour cela, l'utilisateur dispose tout de même de procédures spécifiques comme celles de MPI (Message Passing Interface), le standard en la matière.
Une autre approche consiste à insérer dans le code des « étiquettes » qui informent le compilateur que telles boucles ou telles procédures peuvent être exécutées en parallèle. HPF (High Performance Fortran) s'est imposé comme le standard de fait dans cette catégorie, devant Fortran 90 et de rares versions de C++.
Cette deuxième méthode reporte bon nombre de difficultés à la phase de compilation, même si l'insertion des « étiquettes » se révèle souvent délicate.
Quant à la parallélisation automatique d'un code séquentiel, elle ne faut pas y compter pour demain en raison de la complexité des théories mathématiques sous-jacentes.
Luc Bougé souligne qu'une approche intermédiaire, utilisant des librairies de fonctions parallèles pré-écrites, est très répandue. L'emploi de MPI étant assez délicat, l'idée a été d'écrire des fonctions courantes, telles que l'inversion de matrice, avec des primitives de MPI. Ainsi, le programmeur utilise une bibliothèque, telle que ScaLAPACK qui a été portée sur toutes les architectures du marché, en ne spécifiant que la machine cible du code.
L'intérêt de cette approche est de rendre le parallélisme transparent et de permettre de paralléliser les codes déjà écrits, puisqu'il suffit de remplacer les fonctions originales par leurs équivalents de ScaLAPACK par exemple.
Cette méthode est très prisée des profanes du parallélisme et se retrouve dans des logiciels tels que Matlab, fréquemment utilisé par les physiciens.
Frédéric Noailles
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