The design of the extreme-scale platforms that are expected to become available in the forthcoming decade will represent a convergence of technological trends and the boundary conditions imposed by over half a century of algorithm and application software development. These platforms will be hierarchical because they provide coarse grain parallelism between nodes and fine grain parallelism within each node. They are also expected to be very heterogeneous since multi-core chips and accelerators have completely different architectures and potentials. It is clear that such a degree of complexity will embody radical changes that will render obsolete the current software infrastructure for large-scale scientific applications. In this paper, we illustrate a hierarchical algorithmic approach for the implementation of an efficient parallel sparse linear solver that combines direct and iterative methods. Such a hybrid approach exploits the advantages of both numerical techniques and enables the use of several levels and grains of parallelism. This combination express different levels of parallelism and permits an optimal trade-off between numerical and parallel efficiency. Consequently, such a numerical technique appears as a promising candidate for intensive simulations on future many-core parallel platforms.

La conception des plateformes d'échelle extrême qui devraient être disponibles dans la décade à venir représenteront la convergence de tendances technologiques et définiront le cadre imposé au développement des futurs algorithmes et applications scientifiques. Ces plateformes seront hiérarchiques puisqu'elles disposeront d'un parallélisme à grain moyen entre les nœuds de calcul et d'un autre à grain fin à l'intérieur des unités de calcul. Elles seront également probablement très hétérogènes puisque leurs composantes multi-cœurs et cartes accélératrices auront des architectures et des caractéristiques très différentes. Il est clair qu'un tel degré de complexité nécessitera des changements radicaux qui rendront obsolètes les infracstrcutures logicielles actuelles pour le calcul des grandes applications. Dans cet article, nous illustrons une approche algorihmique hiérarchique pour la mise en œuvre d'un solveur linéaire parallèle qui combine des méthodes itératives et directes. Une telle approche hybride exploite les avantages des deux méthodes et permet l'utilisation de plusieurs niveaux de parallélisme de grains différents. Cette combinaison autorise un compromis optimal entre la performance parallèle et numérique de l'algorithme. En conséquence, une telle approche numérique apparaît comme une candidate prometteuse pour le calcul intensif sur les futures machines multi-cœurs.