Déploiement sur GPU de systèmes multi-agents à large échelle pour la gestion d’agendas

Contexte du stage :
Lors de ce stage, nous souhaitons déployer massivement des agents agendas qui prennent en charge l’organisation des activités de leurs utilisateurs (propriétaires). Nous avons précédemment spécifié et codé un système multi-agents de type BDI [1] qui gère un agenda client connecté à AWS (Amazon Web Service) pour une interaction text2speech avec le client (cf. figure ci-dessous). La pro-activité de tels agents nécessite une perception et une interaction continues avec l’environnement. Un démonstrateur de ce système multi-agents a été réalisé [2, 3] (voir http://bit.ly/Emas18Demo).

Or les simulations et exécutions d’un grand nombre d’agents avec beaucoup de paramètres requièrent souvent énormément de ressources de calcul, ce qui représente un verrou technologique majeur qui restreint les possibilités d’étude des modèles envisagés (passage à l’échelle, expressivité des modèles proposés, interaction temps réel, etc.). Parmi les technologies disponibles pour faire du calcul intensif, le GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) consiste à utiliser les architectures massivement parallèles des cartes graphiques (GPU) comme accélérateur de calcul.
Lors de ce stage, nous chercherons à étudier la possibilité d’utiliser le GPU pour exécuter notre système multi-agents (certains travaux existants ont par exemple proposé une approche hybride qui permet une exécution du système multi-agents partagée entre le processeur et la carte graphique [4, 5]).

Bibliographie :
[1] Rao, Anand S., and Michael P. Georgeff. "BDI agents: from theory to practice." ICMAS. Vol. 95. 1995.
[2] Negroni, O., Othmany, A., Casals, A., Seghrouchni. A.E.F. 2018. Exposing agents as web services in JADE. In (Informal) Proceedings of the 6th International Workshop on Engineering Multi-Agent Systems (EMAS), Stochholm, Sweden.
[3] Negroni, O., Othmany, A., Casals, A., Seghrouchni, Jézéquel, F. Exposing agents as web services in JADE. In Engineering Multi-Agent Systems, Danny Weyns, Viviana Mascardi, and Alessandro Ricci (Eds). Springer Internal Publishing, Cham, extended version, submitted.
[4] Prix du Meilleur Article des JFSMA a été décerné par l'AFIA et le Comité de Programme des JFSMA 2013 à Fabien Michel (équipe SMILE du LIRMM) pour son article "Intégration du Calcul sur GPU dans la plateforme de simulation multi-agent générique Turtle Kit3".
[5] Xiao, J., Andelfinger, P., Eckhoff, D., Cai, W., & Knoll, A. (2018). A Survey on Agent-based Simulation using Hardware Accelerators. CoRR, abs/1807.01014.

Lieu: 
LIP6
Thématiques: 
Encadrant: 
Amal El FallahSeghrouchni
Co-Encadrant: 
Fabienne Jézéquel
Référent Universitaire: 
n/a
Attribué: 
No
Année: 
2 019
Deprecated: 
No

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