Cette thèse traite de la résolution du système de la Magnéto-Hydro-Dynamique (MHD) sur architectures massivement parallèles. Ce système est un système hyperbolique de lois de conservation. Pour des raisons de coût en termes de temps et d'espace, nous utilisons la méthode des volumes finis. Ces critères sont particulièrement importants dans le cas de la MHD, car les solutions obtenues peuvent présenter de nombreuses ondes de choc et être très turbulentes. L'approche d'un phénomène physique nécessite par conséquent de travailler sur un maillage fin entrainant une grande quantité de calcul. Afin de réduire les temps d'exécution des algorithmes proposés, nous proposons des méthodes d'optimisations pour l'exécution sur CPU telles que l'utilisation d'OpenMP pour une parallélisation automatique ou le parcours optimisé afin de bénéficier des effets de cache. Une implémentation sur architecture GPU à l'aide de la librairie OpenCL est également proposée. Dans le but de conserver une coalescence maximale des données en mémoire, nous proposons une méthode utilisant un splitting directionnel associé à une méthode de transposition optimisée pour les implémentations parallèle. Dans la dernière partie, nous présentons la librairie SCHNAPS. Ce solveur utilisant la méthode Galerkin Discontinu (GD) utilise des implémentations OpenCL et StarPU afin de profiter au maximum des avantages de la programmation hybride. / This thesis deals with the resolution of the Magneto-Hydro-Dynamic (MHD) system on massively parallel architectures. This problem is an hyperbolic system of conservation laws. For cost reasons in terms of time and space, we use the finite volume method. These criteria are particularly important in the case of MHD because the solutions obtained may have many shock waves and be very turbulent. The approach of a physical phenomenon requires working on a fine mesh which involves a large quantity of computations. In order to reduce the execution time of the proposed algorithms, we present several optimization methods for CPU execution such as the use of OpenMP for an automatic parallelization or an optimized way to browse a grid in order to benefit from cache effects. An implementation on GPU architecture using the OpenCL library is also available. To maintain a maximal coalescence of the data in memory, we propose a method using a directional splitting associated with an optimized transposition method for parallel implementations. In the last part, we present the SCHNAPS library. This solver using the Galerkin Disontinu (GD) method uses OpenCL and StarPU implementations in order to maximize the benefits of hybrid programming.

Parfois dans le développement logiciel, les fautes potentielles peuvent être omises, par exemple quand la complexité cache les fautes même en présence d’un processus de développement rigoureux, ou quand en raison des contraintes en termes de coûts et de temps sur les démarches de tolérance aux fautes, des risques sont assumés.La première contribution de cette thèse est l’élaboration d’un cadre de développement pour produire des logiciels tolérants aux fautes imprévues, c.à.d. fautes qui ne sont pas couvertes dans la mise en œuvre. Nous proposons 1) l’utilisation d’une architecture multi-agent avec des agents dirigés pas des buts pour le confinement des erreurs et la récupération du système ; 2) des exigences au niveau du langage de programmation ayant pour but de limiter les fautes possibles et de localiser les zones où d’autres fautes peuvent être présentes et 3) des exigences au niveau de la plate-forme d’exécution. Nous illustrons l’approche en étudiant la conception et la mise en œuvre avec un langage de programmation adapté et sa plate-forme.La deuxième contribution concerne la manière dont les agents dirigés par des buts sont programmés. Le problème est que de nombreuses approches pour la modélisation des agents cognitifs autorisent les développeurs à entrelacer les niveaux des plans et des buts, grâce à l’adoption de nouveaux buts à l’intérieur des plans. La complexité résultante peut rendre le comportement des agents difficilement traçable. Nous proposons d’imposer une séparation claire entre les niveaux de raisonnement et d’action des agents. En contraignant le modèle d’agent nous gagnons en lisibilité, avec un bénéfice pour le processus de développement. / There are situations in software development when potential faults can be omitted, e.g. when the complexity hides faults from a rigorous development process, or when due to cost and time constraints on the fault tolerance effort, risks are assumed, either consciously or not. The first contribution of this thesis is a development framework – design, language and platform requirements – for producing software that is tolerant to unforeseen faults, i.e. faults that were not covered in the implementation. We propose (1) the use of a multi-agent architecture with goal-driven agents benefits the confinement of errors and the subsequent system recovery; (2) language requirements that constrain the programmers in order to limit the possible faults and in the same time localise the areas where other faults can be present and (3) execution platform requirements in order to ensure the desired fault tolerance properties. We illustrate the approach by discussing design and implementation using an adapted agent programming language and platform. The second contribution focuses on the way goal-driven agents are programmed. The issue is that many approaches to cognitive agent modelling permit the agent developers to interweave the levels of plans and goals, through the adoption of new goals inside plans. These goals will have plans of their own, and the definition can extend on many levels, with the resulting complexity rendering the agents’ behaviour difficult to trace. We thus propose imposing a clear separation between the reasoning and the acting levels of the agent. We argue that by constraining the agent model we gain in clarity therefore benefiting the development process.

Les lignes de produits logiciels (LdPs) permettent la dérivation d'une famille de produits basés sur une gestion de la variabilité. Les LdPs utilisent des configurations de caractéristiques afin de satisfaire les besoins de chaque client et, de même, permettre une réutilisation systématique en utilisant des assets réutilisables. L’approche capitalisant sur des variantes des produits existants est appelé une approche extractive pour l'adoption de LdPs. L’identification des caractéristiques est nécessaire pour analyser la variabilité d’un ensemble de variantes. Il est également nécessaire de localiser les éléments associés à ces caractéristiques. Les contraintes entre ces caractéristiques doivent être identifiées afin de garantir la sélection de configurations valides. Par ailleurs, il faut construire les assets réutilisables et synthétiser un modèle de caractéristiques. Cette thèse présente BUT4Reuse (Bottom-Up Technologies for Reuse), un framework unifié, générique et extensible pour l’adoption extractive de LdPs. Une attention particulière est accordée à des scénarios de développement dirigée par les modèles. Nous nous concentrons aussi sur l'analyse des techniques en proposant un benchmark pour la localisation de caractéristiques et une technique d’identification de familles de variantes. Nous présentons des paradigmes de visualisation pour accompagner les experts du domaine dans le nommage de caractéristiques et aider à la découverte de contraintes. Finalement, nous étudions l'exploitation des variantes pour l'analyse de la LdP après sa création. Nous présentons une approche pour trouver des variantes pertinentes guidée par des évaluations des utilisateurs finaux. / Software Product Lines (SPLs) enable the derivation of a family of products based on variability management techniques. Inspired by the manufacturing industry, SPLs use feature configurations to satisfy different customer needs, along with reusable assets to allow systematic reuse. Capitalizing on existing variants by extracting the common and varying elements is referred to as extractive approaches for SPL adoption. Feature identification is needed to analyse the domain variability. Also, to identify the associated implementation elements of the features, their location is needed. In addition, feature constraints should be identified to guarantee that customers are not able to select invalid feature combinations. Then, the reusable assets associated to the features should be constructed. And finally, a comprehensive feature model need to be synthesized. This dissertation presents Bottom-Up Technologies for Reuse (BUT4Reuse), a unified, generic and extensible framework for mining software artefact variants. Special attention is paid to model-driven development scenarios. We also focus on benchmarks and in the analysis of variants, in particular, in benchmarking feature location techniques and in identifying families of variants in the wild for experimenting with feature identification techniques. We present visualisation paradigms to support domain experts on feature naming and to support on feature constraints discovery. Finally, we investigate and discuss the mining of artefact variants for SPL analysis once the SPL is already operational. Concretely, we present an approach to find relevant variants within the SPL configuration space guided by end user assessments.

Les modèles de la biologie des systèmes visent à comprendre le comportement d’une cellule à travers un réseau biomoléculaire complexe. Dans a littérature, la plupart des études ne se sont intéressés qu’à la modélisation des parties isolées du réseau biomoléculaire com les réseaux métaboliques, etc. Cependant, pour bien comprendre le comportement d’une cellule, nous devons modéliser et analyser le réseau biomoléculaire dans son ensemble. Les approches existantes ne répondent pas suffisamment à ces exigences. Dans ce projet de recherche,nous proposons une plate-forme qui permet aux biologistes de simuler les changements d’état des réseaux biomoléculaires dans le but de piloter leurs comportements et de les faire évoluer d’un état non désiré vers un état souhaitable. Cette plate-forme utilise des règles, des connaissances et de l’expérience, un peu comme celles que pourrait en tirer un biologiste expert. La plate-forme comprend quatre modules : un module de modélisation logique, un module de modélisation sémantique, un module de simulation qualitative à événements discrets etun module d’optimisation. Dans ce but, nous présentons d’abord une approche logique pour la modélisation des réseaux biomoléculaires complexes, incluant leurs aspects structurels, fonctionnels et comportementaux. Ensuite, nous proposons une approche sémantique basée sur quatre ontologies pour fournir une description riche des réseaux biomoléculaires et de leurs changements d’état. Ensuite, nous présentons une méthode de simulation qualitative à événements discrets pour simuler le comportement du réseau biomoléculaire dans le temps. Enfin, nous proposons une méthode d’optimisation multi-objectifs pour optimiser la transitabilité des réseaux biomoléculaires complexes dans laquelle nous prenons en compte différents critères tels que la minimisation du nombre de stimuli externes, la minimisation du coût de ces stimuli, la minimisation du nombre de noeuds cibles et la minimisation de l’inconfort du patient. En se fondant sur ces quatre contributions, un prototype appelé CBN-Simulateur a été développé. Nous décrivons nos approches et montrons leurs applications sur des études de cas réels, le bactériophage T4 gene 32, le phage lambda et le réseau de signalisation p53. Les résultats montrent que ces approches fournissent les éléments nécessaires pour modéliser, raisonner et analyser le comportement dynamique et les états de transition des réseaux biomoléculaires complexes. / Systems biology models aim to understand the behaviour of a cell trough a complex biomolecular network. In the literature, most research focuses on modelling isolated parts of this network, such as metabolic networks.However, to fully understand the cell’s behaviour we should analyze the biomolecular network as a whole. Avail-able approaches do not address these requirements sufficiently. In this context, we aim at developing a platform that enables biologists to simulate the state changes of biomolecular networks with the goal of steering their be-haviours. The platform employs rules, knowledge and experience, much like those that an expert biologist mightderive. This platform consists of four modules: a logic-based modelling module, a semantic modelling module,a qualitative discrete-event simulation module and an optimization module. For this purpose, we first present alogic-based approach for modelling complex biomolecular networks including the structural, functional and be-havioural aspects. Next, we propose a semantic approach based on four ontologies to provide a rich description of biomolecular networks and their state changes. Then, we present a method of qualitative discrete-event simulation to simulate the biomolecular network behaviour over time. Finally, we propose a multi-objective optimization method for optimizing the transittability of complex biomolecular networks in which we take into account various criteria such as minimizing the number of external stimuli, minimizing the cost of these stimuli, minimizing the number of target nodes and minimizing patient discomfort. Based on these four contributions, a prototype called the CBNSimulator was developed. We describe our approaches and show their applicability through real cases studies, the bacteriophage T4 gene 32, the phage lambda, and the p53 signaling network. Results demonstrate that these approaches provide the necessary elements to model, reason and analyse the dynamic behaviour and the transition states of complex biomolecular networks.

Cette thèse a pour contexte la résolution numérique du système de Vlasov–Poisson (modèle utilisé en physique des plasmas, par exemple dans le cadre du projet ITER) par les méthodes classiques particulaires (PIC pour "Particle-in-Cell") et semi-Lagrangiennes. La contribution principale de notre thèse est une implémentation efficace de la méthode PIC pour architectures multi-coeurs, écrite dans le langage C, dont le nom est Pic-Vert. Notre implémentation (a) atteint un nombre quasi-minimal de transferts mémoires avec la mémoire principale, (b) exploite les instructions vectorielles (SIMD) pour les calculs numériques, et (c) expose une quantité suffisante de parallélisme, en mémoire partagée. Pour mettre notre travail en perspective avec l'état de l'art, nous proposons une métrique permettant de comparer différentes implémentations sur différentes architectures. Notre implémentation est 3 fois plus rapide que d'autres implémentations récentes sur la même architecture (Intel Haswell). / In this thesis, we are interested in solving the Vlasov–Poisson system of equations (useful in the domain of plasma physics, for example within the ITER project), thanks to classical Particle-in-Cell (PIC) and semi-Lagrangian methods. The main contribution of our thesis is an efficient implementation of the PIC method on multi-core architectures, written in C, called Pic-Vert. Our implementation (a) achieves close-to-minimal number of memory transfers with the main memory, (b) exploits SIMD instructions for numerical computations, and (c) exhibits a high degree of shared memory parallelism. To put our work in perspective with respect to the state-of-the-art, we propose a metric to compare the efficiency of different PIC implementations when using different multi-core architectures. Our implementation is 3 times faster than other recent implementations on the same architecture (Intel Haswell).

Nous proposons une nouvelle structure de programmation appelée XFOR (Multifor), dédiée à la programmation orientée réutilisation de données. XFOR permet de gérer simultanément plusieurs boucles "for" ainsi que d’appliquer/composer des transformations de boucles d’une façon intuitive. Les expérimentations ont montré des accélérations significatives des codes XFOR par rapport aux codes originaux, mais aussi par rapport au codes générés automatiquement par l’optimiseur polyédrique de boucles Pluto. Nous avons mis en œuvre la structure XFOR par le développement de trois outils logiciels: (1) un compilateur source-à-source nommé IBB, qui traduit les codes XFOR en un code équivalent où les boucles XFOR ont été remplacées par des boucles for sémantiquement équivalentes. L’outil IBB bénéficie également des optimisations implémentées dans le générateur de code polyédrique CLooG qui est invoqué par IBB pour générer des boucles for à partir d’une description OpenScop; (2) un environnement de programmation XFOR nommé XFOR-WIZARD qui aide le programmeur dans la ré-écriture d’un programme utilisant des boucles for classiques en un programme équivalent, mais plus efficace, utilisant des boucles XFOR; (3) un outil appelé XFORGEN, qui génère automatiquement des boucles XFOR à partir de toute représentation OpenScop de nids de boucles transformées générées automatiquement par un optimiseur automatique. / We propose a new programming structure named XFOR (Multifor), dedicated to data-reuse aware programming. It allows to handle several for-loops simultaneously and map their respective iteration domains onto each other. Additionally, XFOR eases loop transformations application and composition. Experiments show that XFOR codes provides significant speed-ups when compared to the original code versions, but also to the Pluto optimized versions. We implemented the XFOR structure through the development of three software tools: (1) a source-to-source compiler named IBB for Iterate-But-Better!, which automatically translates any C/C++ code containing XFOR-loops into an equivalent code where XFOR-loops have been translated into for-loops. IBB takes also benefit of optimizations implemented in the polyhedral code generator CLooG which is invoked by IBB to generate for-loops from an OpenScop specification; (2) an XFOR programming environment named XFOR-WIZARD that assists the programmer in re-writing a program with classical for-loops into an equivalent but more efficient program using XFOR-loops; (3) a tool named XFORGEN, which automatically generates XFOR-loops from any OpenScop representation of transformed loop nests automatically generated by an automatic optimizer.

Nous présentons dans cette thèse les évolutions apportées au solveur Galerkin Discontinu Teta-CLAC, issu de la collaboration IRMA-AxesSim, au cours du projet HOROCH (2015-2018). Ce solveur permet de résoudre les équations de Maxwell en 3D, en parallèle sur un grand nombre d'accélérateurs OpenCL. L'objectif du projet HOROCH était d'effectuer des simulations de grande envergure sur un modèle numérique complet de corps humain. Ce modèle comporte 24 millions de mailles hexaédriques pour des calculs dans la bande de fréquences des objets connectés allant de 1 à 3 GHz (Bluetooth). Les applications sont nombreuses : téléphonie et accessoires, sport (maillots connectés), médecine (sondes : gélules, patchs), etc. Les évolutions ainsi apportées comprennent, entre autres : l'optimisation des kernels OpenCL à destination des CPU dans le but d'utiliser au mieux les architectures hybrides ; l'expérimentation du runtime StarPU ; le design d'un schéma d'intégration à pas de temps local ; et bon nombre d'optimisations permettant au solveur de traiter des simulations de plusieurs millions de mailles. / In this thesis, we present the evolutions made to the Discontinuous Galerkin solver Teta-CLAC – resulting from the IRMA-AxesSim collaboration – during the HOROCH project (2015-2018). This solver allows to solve the Maxwell equations in 3D and in parallel on a large amount of OpenCL accelerators. The goal of the HOROCH project was to perform large-scale simulations on a complete digital human body model. This model is composed of 24 million hexahedral cells in order to perform calculations in the frequency band of connected objects going from 1 to 3 GHz (Bluetooth). The applications are numerous: telephony and accessories, sport (connected shirts), medicine (probes: capsules, patches), etc. The changes thus made include, among others: optimization of OpenCL kernels for CPUs in order to make the best use of hybrid architectures; StarPU runtime experimentation; the design of an integration scheme using local time steps; and many optimizations allowing the solver to process simulations of several millions of cells.