Richard SARTORI - Admis au titre de docteur

Adresse Professionnelle
200 Avenue de la Vieille Tour 33400
TALENCE FRANCE
Identifiant ORCID 0000000326089018

Projet professionnel :

enseignant-chercheur, enseignant du supérieur
chercheur en milieu académique
chercheur en entreprise, R&D du secteur privé

Techniques maîtrisées :
todo
Compétences :
todo

Doctorat Informatique

Thèse soutenue le 19 décembre 2024 - Université de Bordeaux

Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique

Sujet : Détermination de paramètres optimaux pour le déploiement d’applications MPI sur architectures parallèles

Mots-clés de la thèse : MPI,IA,optimisation,

Direction de thèse : Guillaume MERCIER

Co-encadrement de thèse : Pierre LEMARINIER

Unité de recherche : LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique UMR 5800 - Talence
Intitulé de l'équipe : Supports et Algorithmes pour les applications numériques hautes performances (SATANAS)

Ingénieur - Informatique

obtenu en septembre 2019 - Bordeaux INP - ENSEIRB-Matméca
Option : Informatique

Production scientifique

- Quentin Buot, Emmanuel Jeannot, Pierre Lemarinier, Guillaume Mercier, Richard Sartori 2024. Automatic Skeletonization of MPI Applications Applied for Accelerating Tuning IPDPS, TBD, www.ipdps.org/
- Emmanuel Jeannot, Pierre Lemarinier, Guillaume Mercier, Sophie Robert, Richard Sartori 2023. Auto-tuning of MPI collectives using Bayesian Optimization MPI, HPC, autotuning, black-box optimization, TBA, https://submissions.supercomputing.org/
- Sophie Robert, Richard Sartori, Gregory Vaumourin, Pierre Lemarinier, Soraya Zertal, Guillaume Mercier, Guillaume Papauré 2021. Auto-tuning of Open MPI collectives using Bayesian Optimization OPODIS, 16 pages, https://opodis2021.bramas.fr/paper/47

Langues Vivantes : Allemand B2 - Intermédiaire supérieur - Français C2 - Maternel - Anglais C2 - Maternel

Dernière mise à jour le 6 novembre 2024