Les modèles de programmation à base de tâches ont réussi à susciter l'intérêt de la communauté des logiciels mathématiques de haute performance grâce à la manière dont ils soulagent une partie du fardeau que représentent le développement et la mise en œuvre efficace et portable d'algorithmes parallèles à mémoire distribuée. Dans des grappes d'ordinateurs de plus en plus grandes et hétérogènes, ces modèles apparaissent comme un moyen de développer et maintenir des algorithmes plus complexes. Cependant, les modèles de programmation basés sur les tâches manquent de flexibilité et les caractéristiques nécessaires pour exprimer de manière élégante et compacte des algorithmes passant à l'échelle se basant sur des schémas de communication avancés. Nous montrons que le paradigme de flot de tâches séquentiel (STF) peut être étendu pour écrire une multiplication matricielle passant à l'échelle. Cette extension a nécessité peu de modifications au système d'exécution StarPU. L'implantation finale est compétitive jusqu'à 32 768 cœurs avec les bibliothèques de pointe et peut même les surpasser dans certaines configurations spécifiques.

Task-based programming models have succeeded in gaining the interest of the high-performance mathematical software community thanks to how they relieve part of the burden of developing and implementing distributed-memory parallel algorithms in an efficient and portable way. In increasingly larger, more heterogeneous clusters of computers, these models appear as a way to maintain and enhance more complex algorithms. However, task-based programming models lack the flexibility and the features that are necessary to express in an elegant and compact way scalable algorithms that rely on advanced communication patterns. We show that the Sequential Task Flow paradigm can be extended to write a compact yet efficient and scalable General Matrix Multiplication. This extension required few modifications to the StarPU runtime system. The final implementation is shown to be competitive up to 32,768 cores with state-of-the-art libraries and may outperform them on some specific problem configurations.