Les approches de parallélisme structuré sont un compromis entre la parallélisation automatique et la programmation concurrentes et réparties telle qu'offerte par MPI ou les Pthreads. Le parallélisme à squelettes est l'une de ces approches. Un squelette algorithmique peut être vu comme une fonction d'ordre supérieur qui capture un algorithme parallèle classique tel qu'un pipeline ou une réduction parallèle. Souvent la sémantique des squelettes est simple et correspondant à celle de fonctions d'ordre supérieur similaire dans les langages de programmation fonctionnels. L'utilisation combine les squelettes disponibles pour construire son application parallèle. Lorsqu'un programme parallèle est conçu, les performances sont bien sûr importantes. Il est ainsi très intéressant pour le programmeur de disposer d'un modèle de performance, simple mais réaliste. Le parallélisme quasi-synchrone (BSP) offre un tel modèle. Le parallélisme étant présent maintenant dans toutes les machines, du téléphone au super-calculateur, il est important que les modèles de programmation s'appuient sur des sémantiques formelles pour permettre la vérification de programmes. Les travaux menés on conduit à la conception et au développement de la bibliothèque Orléans Skeleton Library ou OSL. OSL fournit un ensemble de squelettes algorithmiques data-parallèles quasi-synchrones. OSL est une bibliothèque pour le langage C++ et utilise des techniques de programmation avancées pour atteindre une bonne efficacité. Les communications se basent sur la bibliothèque MPI. OSL étant basée sur le modèle BSP, il est possible non seulement de prévoir les performances des programmes OSL mais également de fournir une portabilité des performances. Le modèle de programmation d'OSL a été formalisé dans l'assistant de preuve Coq. L'utilisation de cette sémantique pour la preuve de programmes est illustrée par un exemple. / Structured parallelism approaches are a trade-off between automatic parallelisation and concurrent and distributed programming such as Pthreads and MPI. Skeletal parallelism is one of the structured approaches. An algorithmic skeleton can be seen as higher-order function that captures a pattern of a parallel algorithm such as a pipeline, a parallel reduction, etc. Often the sequential semantics of the skeleton is quite simple and corresponds to the usual semantics of similar higher-order functions in functional programming languages. The user constructs a parallel program by combined calls to the available skeletons. When one is designing a parallel program, the parallel performance is of course important. It is thus very interesting for the programmer to rely on a simple yet realistic parallel performance model. Bulk Synchronous Parallelism (BSP) offers such a model. As the parallelism can now be found everywhere from smart-phones to the super computers, it becomes critical for the parallel programming models to support the proof of correctness of the programs developed with them. . The outcome of this work is the Orléans Skeleton Library or OSL. OSL provides a set of data parallel skeletons which follow the BSP model of parallel computation. OSL is a library for C++ currently implemented on top of MPI and using advanced C++ techniques to offer good efficiency. With OSL being based over the BSP performance model, it is possible not only to predict the performances of the application but also provides the portability of performance. The programming model of OSL is formalized using the big-step semantics in the Coq proof assistant. Based on this formal model the correctness of an OSL example is proved.

Les architectures parallèles sont désormais présentes dans tous les matériels informatiques, mais les programmeurs ne sont généralement pas formés à leur programmation dans les modèles explicites tels que MPI ou les Pthreads. Il y a un besoin important de modèles plus abstraits tels que les squelettes algorithmiques qui sont une approche structurée. Ceux-ci peuvent être vus comme des fonctions d’ordre supérieur synthétisant le comportement d’algorithmes parallèles récurrents que le développeur peut ensuite combiner pour créer ses programmes. Les développeurs souhaitent obtenir de meilleures performances grâce aux programmes parallèles, mais le temps de développement est également un facteur très important. Les approches par squelettes algorithmiques fournissent des résultats intéressants dans ces deux aspects. La bibliothèque Orléans Skeleton Library ou OSL fournit un ensemble de squelettes algorithmiques de parallélisme de données quasi-synchrones dans le langage C++ et utilise des techniques de programmation avancées pour atteindre une bonne efficacité. Nous avons amélioré OSL afin de lui apporter de meilleures performances et une plus grande expressivité. Nous avons voulu analyser le rapport entre les performances des programmes et l’effort de programmation nécessaire sur OSL et d’autres modèles de programmation parallèle. La comparaison rigoureuse entre des programmes parallèles dans OSL et leurs équivalents de bas niveau montre une bien meilleure productivité pour les modèles de haut niveau qui offrent une grande facilité d’utilisation tout en produisant des performances acceptables. / Parallel architectures have now reached every computing device, but software developers generally lackthe skills to program them through explicit models such as MPI or the Pthreads. There is a need for moreabstract models such as the algorithmic skeletons which are a structured approach. They can be viewed ashigher order functions that represent the behaviour of common parallel algorithms, and those are combinedby the programmer to generate parallel programs. Programmers want to obtain better performances through the usage of parallelism, but the development time implied is also an important factor. Algorithmic skeletons provide interesting results in both those fields. The Orléans Skeleton Library or OSL provides a set of algorithmic skeletons for data parallelism within the bulk synchronous parallel model for the C++ language. It uses advanced metaprogramming techniques to obtain good performances. We improved OSL in order to obtain better performances from its generated programs, and extended its expressivity. We wanted to analyze the ratio between the performance of programs and the development effort needed within OSL and other parallel programming models. The comparison between parallel programs written within OSL and their equivalents in low level parallel models shows a better productivity for high level models : they are easy to use for the programmers while providing decent performances.