This dissertation explores operating system mechanisms to allow resource-aware applications to be involved in the process of managing resources under the premise that these applications (1) potentially have some (implicit) notion of their future resource demands and (2) can adapt their resource demands. The general idea is to provide feedback to resource-aware applications so that they can proactively participate in the management of resources. This approach has the benefit that resource management policies can be removed from central entities and the operating system has only to provide mechanism. Furthermore, in contrast to centralised approaches, application specific features can be more easily exploited. To achieve this aim, I propose to deploy a microeconomic theory, namely congestion or shadow pricing, which has recently received attention for managing congestion in communication networks. Applications are charged based on the potential "damage" they cause to other consumers by using resources. Consumers interpret these congestion charges as feedback signals which they use to adjust their resource consumption. It can be shown theoretically that such a system with consumers merely acting in their own self-interest will converge to a social optimum. This dissertation focuses on the operating system mechanisms required to decentralise resource management this way. In particular it identifies four mechanisms: pricing & charging, credit accounting, resource usage accounting, and multiplexing. While the latter two are mechanisms generally required for the accurate management of resources, pricing & charging and credit accounting present novel mechanisms. It is argued that congestion prices are the correct economic model in this context and provide appropriate feedback to applications. The credit accounting mechanism is necessary to ensure the overall stability of the system by assigning value to credits.

L’objectif principal de cette thèse consiste à modéliser la consommation d’énergie d’une application particulière fonctionnant sur un appareil mobile. Nous proposons un modèle de suivi du comportement énergétique, nous décrivons également une méthodologie pour identifier les paramètres du modèle. À cette fin, nous avons analysé une collection de données expérimentales recueillies lors de mon tour de France en fauteuil roulant électrique. Nous avons appliqué des outils statistiques pour obtenir les paramètres du modèle. Nous validons enfin le modèle en comparant les résultats avec d’autres données expérimentales.La première étude de cas permet de comparer l’évolution du coût énergétique dans les environnements mobiles des différents composants des smartphones en se basant sur des plusieurs modèles énergétiques.— La deuxième étude de cas traite l’évaluation, les mesures du coût d’énergie consommée et les problèmes rencontrés dans les méthodes utilisées pour l’évaluation de la consommation d’énergie. Pour une meilleure évaluation, on a introduit le cas d’étude du comportement énergétique en utilisant les machines virtuelles.— La troisième étude de cas est basée sur le traitement des résultats des mesures obtenues lors de mon tour de France en fauteuil roulant électrique connecté. L’objectif consiste en une gestion anticipée des ressources, en réalisant des mesures réelles, ensuite, de faire le suivi du comportement énergétique dans un environnement réel et diversifié. Le modèle peut être utilisé pour définir une fréquence optimale en termes de consommation d’énergie pour des situations précises sans trop dégrader la qualité de service souhaitée par l’utilisateur. / The main goal of this thesis is to model the power consumption of a particular application running on a mobile device. We propose a model of energy behavior monitoring, we also describe a methodology to identify the parameters of the model. To this end, we analyzed a collection of experimental data collected during my tour de France in an electric wheelchair. We applied statistical tools to obtain the parameters of the model. Finally, we validate the model by comparing the results with other experimental data.The first case study compares the evolution of the energy cost in the mobile environments of the different components of smartphones based on several energy models.- The second case study deals with the evaluation, the measurements of the energy cost consumed and the problems encountered in the methods used for the evaluation of energy consumption. For a better evaluation, the case study of energy behavior was introduced using the virtual machines.- The third case study is based on the treatment of the results of the measurements obtained during my tour of France in a connected electric wheelchair. The goal is to anticipate resource management, realizing measurements, and then tracking energy behavior in a real and diverse environment. The model can be used to define an optimal frequency in terms of energy consumption for specific situations without degrading the quality of service desired by the user.

L’évolution des supercalculateurs, de leur origine dans les années 60 jusqu’à nos jours, a fait face à 3 révolutions : (i) l’arrivée des transistors pour remplacer les triodes, (ii) l’apparition des calculs vectoriels, et (iii) l’organisation en grappe (clusters). Ces derniers se composent actuellement de processeurs standards qui ont profité de l’accroissement de leur puissance de calcul via une augmentation de la fréquence, la multiplication des cœurs sur la puce et l’élargissement des unités de calcul (jeu d’instructions SIMD). Un exemple récent comportant un grand nombre de cœurs et des unités vectorielles larges (512 bits) est le co-proceseur Intel Xeon Phi. Pour maximiser les performances de calcul sur ces puces en exploitant aux mieux ces instructions SIMD, il est nécessaire de réorganiser le corps des nids de boucles en tenant compte des aspects irréguliers (flot de contrôle et flot de données). Dans ce but, cette thèse propose d’étendre la transformation nommée Deep Jam pour extraire de la régularité d’un code irrégulier et ainsi faciliter la vectorisation. Ce document présente notre extension et son application sur une mini-application d’hydrodynamique multi-matériaux HydroMM. Ces travaux montrent ainsi qu’il est possible d’obtenir un gain de performances significatif sur des codes irréguliers. / Since the 60s to the present, the evolution of supercomputers faced three revolutions : (i) the arrival of the transistors to replace triodes, (ii) the appearance of the vector calculations, and (iii) the clusters. These currently consist of standards processors that have benefited of increased computing power via an increase in the frequency, the proliferation of cores on the chip and expansion of computing units (SIMD instruction set). A recent example involving a large number of cores and vector units wide (512-bit) is the co-proceseur Intel Xeon Phi. To maximize computing performance on these chips by better exploiting these SIMD instructions, it is necessary to reorganize the body of the loop nests taking into account irregular aspects (control flow and data flow). To this end, this thesis proposes to extend the transformation named Deep Jam to extract the regularity of an irregular code and facilitate vectorization. This thesis presents our extension and application of a multi-material hydrodynamic mini-application, HydroMM. Thus, these studies show that it is possible to achieve a significant performance gain on uneven codes.