Cette thèse introduit deux outils pour l'accès performant aux données d'un algorithme à front d'onde dans un contexte d'exécution out-of-core. Ces algorithmes sont facilement parallélisables en utilisant des techniques de macro-pipelining, qui permettent un recouvrement des calculs et des communications. Le premier outil part du constat que les performances des opérations de lecture/écriture dans une telle situation sont désastreuses: les données sont éclatées sur disque et leur rapatriement en mémoire est long et coûteux. Le nouvel agencement de données sur disque proposé permet de résoudre ces problèmes en accédant aux données uniquement de manière contiguë. Si ce premier outil décrit comment accéder aux données, le deuxième est un modèle de synchronisation qui décrit quand y accéder. En effet, l'exécution parallèle et concurrente des algorithmes à front d'onde nécessite un contrôle strict des temps d'accès et des temps d'attente. Le modèle présenté dans cette thèse remplit ce rôle, tout en donnant des garanties de propriétés intéressantes pour les applications itératives: verrouillage pro-actif, évolution sans interblocages, progression homogène des tâches. L'utilisation de ces deux outils a été intensivement testée sur un benchmark de référence et expérimentée sur des machines de la plate-forme Grid'5000.

La programmation concurrente à mémoire partagée est un modèle classique de concurrence qui permet notamment de tirer parti des processeurs multicoeurs aujourd'hui très répandus dans les ordinateurs personnels. Les programmes concurrents sont sujets au problème des interblocages, notoirement difficiles à prévoir et à éliminer, en particulier dans le cas de l'utilisation du mécanisme de synchronisation très populaire que sont les mutex. Dans cette thèse nous avons travaillé à rendre plus aisée la programmation avec des mutex en étudiant des méthodes d'évitement des interblocages. Nous avons d'abord étudié une méthode utilisant une analyse statique par un système de types et d'effets, puis une variante de cette méthode dans un langage à typage dynamique. La seconde méthode est celle que nous avons le plus développée. Elle combine prévention et évitement des interblocages pour fournir une fonction de verrouillage sans interblocages expressive et utilisable. Nous l'avons implémentée sous forme d'une bibliothèque Hop (dialecte de Scheme). Ce faisant, nous avons développé un algorithme sans famine pour l'acquisition simultanée d'un nombre arbitraire de mutex, et identifié le concept d'interblocage asymptotique. Nous avons également été amenés à proposer une optimisation des exceptions (blocs finally). Nos tests de performances semblent indiquer un impact négligeable de l'utilisation de notre bibliothèque sur des applications concurrentes réelles. La majeure partie de notre recherche pourrait être appliquée à d'autres langages de programmation structurée tels que Java. / Shared-memory concurrency is a classic concurrency model which, among other things, makes it possible to take advantage of multicore processors that are now widespread in personal computers. Concurrent programs are prone to deadlocks which are notoriously hard to predict and debug. Programs using mutexes, a very popular synchronization mechanism, are no exception. In this thesis we studied deadlock avoidance methods with the aim of making programming with mutexes easier. We first studied a method that uses a static analysis by means of a type and effect system, then a variation on this method in a dynamically typed language. We developed more the second method. It mixes deadlock prevention and avoidance to provide an easy-to-use and expressive deadlock-free locking function. We implemented it as a Hop (dialect of Scheme) library. This lead us to develop a starvation-free algorithm to simultaneously acquire an arbitrary number of mutexes, and to identify the concept of asymptotic deadlock. While doing so, we also developped an optimization of exceptions(finally blocks). Our performance tests seem to show that using our library has negligible impact on theperformance of real-life applications. Most of our work could be applied to other structured programming languages such as Java.