Répartir les tâches

bonjour,
je voudrais savoir pourquoi on répartit les grosses taches sur les grids,les taches moyennes sur les cluster et les petites sur un système parallèle(multiprocesseur ou multicore)
et merci d'avance

Plus la plateforme est grosse, plus les latences dû aux communications entre les noeuds de calcul sont importantes. Si vous faites de petits calculs sur une grosse plateforme, vous payerez plus en temps de communications et synchronisation qu'en calcul proprement dit. Il faut adapter ton outil à la tacha à effectuer.

merci.
Je voudrais savoir comment le système d'exploitation (machine multicore ou multiprocesseur) fonctionne au plus bas niveau(hardware) et niveau logique
Voulez vous me proposer des documents et merci d'avance

C'est un très vaste sujet et fonction de la plateforme hardware Intel,AMD etc.

Il faut borner un peu le sujet, sinon vous n'en verrez jamais la fin.

Pour voir comment l'OS gère le matériel, c'est du coté des drivers qu'il faut se tourner (WDK).

bonjour,
j'avance un peu mais j'ai encore qcq confusions :cry:
comment choisir la <<bonne>> granularité pour paralléliser un algorithme séquentiel

et si j'ai à choisir une approche ,laquelle est meilleure?
un petit nombre de processeurs très puissants sur un système parallèle à mémoire partagée ou un grand nombre de processeurs simples sur un système parallèle à mémoire distribuée .
Est ce qu'on peut avoir des performances de calculs globales proches?
je serais reconnaissante d'avoir une réponse détaillée et merci

Il n'y a pas de réponse à votre question car tout dépend de votre algorithme.
Vous pouvez même avoir plusieurs algorithmes pour chacun des types d'architecture.
La question est trop vague.

supposant que j'ai les mêmes algorithmes sur chaque type d'architecture

Si vous n'avez qu'un jeu d'algorithmes, l'une des architectures sera peut-être meilleur (cela peut aussi dépendre du jeu de données).
En clair, il n'y a pas de réponse toute faite.
C'est fonction du problème et de la manière de calculer.