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Docteur de l'Institut Polytechnique de Paris en informatique, j'ai soutenu ma thèse intitulée « De la collecte de trace à la prédiction du comportement d'applications parallèles » fin 2022.
Ma thèse a été encadrée par François Trahay et Denis Conan au sein du groupe de recherche Parallel and Distributed Systems de l'équipe ACMES du laboratoire Samovar à Télécom SudParis.
Au cours de ma thèse j'ai conçu un oracle générique, Pythia. Pythia permet aux runtimes HPC (MPI, OpenMP, Hadoop, etc.) d'enregistrer le déroulement de l'exécution d'un programme et de prédire son comportement futur afin de réaliser des optimisations.
J'ai présenté Pythia lors de la conférence internationale IEEE Cluster 2022 à Heidelberg. J'ai montré que Pythia était capable de prédire efficacement le comportement futur de la plupart de treize applications représentatives du domaine du HPC. J'ai aussi implémenté une stratégie de parallèlisation dynamique au sein du runtine GNU OpenMP et montré que Pythia pouvait permettre de gagner jusqu'à 38% de temps d'exécution sur une application existante.
Auparavant j'ai travaillé chez Eugen Systems où j'ai notamment développé différents algorithmes pour la simulation avancée de réseaux ferroviaires. J'ai en particulier développé un algorithmes incrémental de plannification de circulations sur des réseaux ferroviaires complexes pour le jeu vidéo. J'ai aussi développé un algorithme permettant de définir des voies de chemin de fer par un ensemble de points de passage, avec vérification des contraintes gameplay (pentes et courbures maximales, topographie, etc.) et génération procédurale d'ouvrages ferroviaires (rails, aiguillages, ponts, remblais, tunnels, etc.).
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Publications
De la collecte de trace à la prédiction du comportement d'applications parallèles
theses.fr (lien)
Pythia: An oracle to guide runtime decisions
IEEE Cluster 2022 (lien)
Pythia: un oracle pour guider les décisions des supports d'exécution
Compas'2022 (lien)
EZIOTracer: Unifying Kernel and User Space I/O Tracing for Data-Intensive Applications
CHEOPS'21 (lien)
Factorisation de traces d'exécutions de programmes pour l'analyse et la prédiction
Compas'2020 (submission accepted, proceedings canceled)
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Précédents postes et formations
2019 - 2022: Docteur en informatique de l'Institut Polytechnique de Paris avec ma thèse « De la collecte de trace à la prédiction du comportement d'applications parallèles » à Télécom SudParis (Palaiseau).
2018 - 2019: Ingénieur de recherche à Télécom SudParis (Évry). J'ai travaillé sur l'analyse de traces d'exécution dans le domaine de calcul haute performance (HPC).
2016 - 2018: Ingénieur recherche et développement à Eugen Systems. J'ai conçu et implémenté divers algorithmes pour la simulation de réseaux ferroviaires de grandes ampleur pour un jeu non annoncé.
2016: Ingénieur stagiaire à Eugen Systems. Dans le cadre du développement du jeu Steel Division Normandy 44, j'ai participé à différents travaux d'optimisation du moteur de jeu (utilisation des caches, optimisations algorithmiques, etc.). J'ai également conçu et implémenté la physique et l'IA bas niveau des avions du jeu.
2013 - 2016: Diplôme d'ingénieur généraliste à Télécom SudParis, avec spécialisation Jeu Vidéo et Interactions Numériques (JIN).
2011 - 2013: CPGE MPSI/MP* au lycée Descartes de Tours (option informatique)