Afin d’obtenir de meilleures performances dans les systèmes répartis, le problème d’équilibrage de charge a été intensivement étudié ces dernières années. La plupart des travaux existants se sont intéressés à des systèmes qui sont plus ou moins homogènes et trouvent quelques difficultés à s’adapter aux caractéristiques des nouvelles infrastructures telles que les grilles de calcul, qui présentent un degré d’hétérogénéité assez élevé. Pour cela, il faut soit adapter, soit définir de nouvelles stratégies d’équilibrage pour ces infrastructures. Dans cette perspective, nous proposons un modèle arborescent de représentation d’une grille de calcul, sur lequel nous développons une stratégie hiérarchique d’équilibrage de charge. Les caractéristiques principales de la stratégie proposée peuvent être résumées comme suit: (i) C’est une stratégie d’équilibrage au niveau des tâches; (ii) Elle favorise un transfert local de tâches dans le but de réduire les coûts de communication; (iii) C’est une stratégie distribuée avec prise de décision locale
Le partitionnement fonctionnel d’un système, en composants matériels et logiciels, acquiert de plus en plus de l’importance en conception conjointe. Plusieurs heuristiques et algorithmes sont utilisés en partitionnement. Dans ce papier, nous présentons l'outil, appelé AutoDec, implémenté en Visual C++ 6.0. Nous vérifions que l’algorithme hierarchical clustering, basé sur des métriques de rapprochement, peut être utilisé pour fusionner des parties fonctionnelles avant l’application de l’algorithme Kernihgan/Lin, entraînant ainsi une réduction notable du temps d’exécution avec souvent une amélioration accrue en qualité. En somme, nous montrons que notre approche, utilisée en partitionnement, permet de réduire le fossé entre les algorithmes rapides et hautement optimaux
