Un système robotique distribué et reconfigurable (MSRR) est composé de plusieurs modules ayant certaines fonctions de mouvement, de perception et d'action. Ils peuvent s'adapter à l'environnement et aux objectifs en se connectant et en se déconnectant pour obtenir la configuration et la forme désirées. Les MSRR contiennent souvent deux systèmes : l'un constitué d'actionneurs pour le mouvement, l'autre pour la connexion. A l'heure actuelle, de nombreuses institutions travaillent sur les MSRR ; la conception, la miniaturisation, l'économie d'énergie, les algorithmes de contrôle ont fait l'objet de recherches dans ce domaine. Cependant, il existe peu d'études conjointes sur le matériel et les algorithmes correspondants. Cette thèse décrit la conception, la fabrication, les résultats expérimentaux, l'algorithmique distribuée et un simulateur d'une plate-forme MSRR. En nous appuyant sur le calcul et la simulation numérique, nous présentons un aimant électro-permanent simplifié (SEP) qui ne consomme pas d'énergie lorsque le module est connecté à un autre module. Un nouveau concept de moteur linéaire basé sur les SEP est également proposé. Ensuite, nous présentons DILI, un MSRR cubique, de longueur 1,5cm. Le module DILI peut coulisser sur une surface plane, la vitesse maximale pouvant atteindre 20mm/s. Avec le nouvel actionneur, DILI peut réaliser les fonctions de mouvement et de connexion. Un module DILI peut se connecter avec quatre autres modules. Enfin, un algorithme distribué est proposé et un simulateur est conçu pour permettre de simuler le système distribué, de tester et valider les algorithmes distribués. / A distributed modular self-reconfiguring robotic (MSRR) system is composed of many repeated basic modules with certain functions of motion, perception, and actuation. They can adapt to environment and goals by connecting and disconnecting to achieve the desired configuration and shape. MSRRs often contain two hardware systems: one is for actuation (motion), another one is for connection. At present time many institutions work on MSRRs; structural design, miniaturization, energy saving, control algorithms have been the focus of research in this area. However, only a few of them work on both the hardware and the corresponding algorithms. This thesis describes the design, fabrication, experimental results, distributed algorithm, and simulator of a MSRR platform. Via theoretical calculation and numerical simulation, we present the simplified electro-permanent (SEP) magnet which can change the magnetic field direction and does not require energy consumption while connected. A new concept of linear motor based on SEP is proposed. Then we construct DILI, a cubical MSRR, the length of each module is 1.5cm. DILI module can slide on a flat surface; the maximum speed can reach 20mm/s. With the new actuator, DILI can achieve the functions of motion and connection with only one system inside. Finally, a distributed algorithm is proposed in order to build a smart conveyor, and a simulator is designed that permits one to perform distributed simulations, test and validate distributed algorithms.

De nos jours, la grande puissance de calcul et l'importante capacité de stockage fournie par les systèmes de calcul distribué à large échelle sont exploitées par des applications dont les besoins grandissent continuellement. Les plates-formes de ces systèmes sont composées d'un ensemble de ressources reliées entre elles par une infrastructure de communication. Dans ce type de système, comme dans n'importe quel environnement de calcul, il est courant que des solutions innovantes soient étudiées. Leur adoption nécessite une phase d'expérimentation pour que l'on puisse les valider et les comparer aux solutions existantes ou en développement. Néanmoins, de par leur nature distribuée, l'exécution d'expériences dans ces environnements est difficile et coûteuse. Dans ces systèmes, l'ordre d'exécution dépend de l'ordre des événements, lequel peut changer d'une exécution à l'autre. L'absence de reproductibilité des expériences rend complexe la conception, le développement et la validation de nouvelles solutions. De plus, les ressources peu- vent changer d'état ou intégrer le système dynamiquement ; les architectures sont partagées et les interférences entre applications, ou même entre processus d'une même application, peuvent affecter le comportement général du système. Enfin, le temps d'exécution d'application à large échelle sur ces sys- tèmes est souvent long, ce qui empêche en général l'exploration exhaustive des valeurs des éventuels paramètres de cette application. Pour toutes ces raisons, les expérimentations dans ce domaine sont souvent basées sur la simulation. Diverses approches existent actuellement pour simuler le calcul dis- tribué à large-échelle. Parmi celles-ci, une grande partie est dédiée à des architectures particulières, comme les grappes de calcul, les grilles de calcul ou encore les plates-formes de calcul bénévole. Néan- moins, ces simulateurs adressent les mêmes problèmes : modéliser le réseau et gérer les ressources de calcul. De plus, leurs besoins sont les même quelle que soit l'architecture cible : la simulation doit être rapide et passer à l'échelle. Pour respecter ces exigences, la simulation de systèmes distribués à large échelle repose sur des techniques de modélisation pour approximer le comportement du système. Cependant, les estimations obtenues par ces modèles peuvent être fausses. Quand c'est le cas, faire confiance à des résultats obtenus par simulation peut amener à des conclusions aléatoires. En d'autres mots, il est nécessaire de connaître la précision des modèles que l'on utilise pour que les conclusions basées sur des résultats de simulation soient crédibles. Mais malgré l'importance de ce dernier point, il existe très rarement des études sur celui-ci. Durant cette thèse, nous nous sommes intéressés à la problématique de la précision des modèles pour les architectures de calcul distribué à large-échelle. Pour atteindre cet objectif, nous avons mené une évaluation de la précision des modèles existants ainsi que des nouveaux modèles conçus pendant cette thèse. Grâce à cette évaluation, nous avons proposé des améliorations pour atténuer les erreurs dues aux modèles en utilisant SimGrid comme cas d'étude. Nous avons aussi évalué les effets des ces améliorations en terme de passage à l'échelle et de vitesse d'exécution. Une contribution majeure de nos travaux est le développement de modèles plus intuitifs et meilleurs que l'existant, que ce soit en termes de précision, vitesse ou passage à l'échelle. Enfin, nous avons mis en lumière les principaux en- jeux de la modélisation des systèmes distribuées à large-échelle en montrant que le principal problème provient de la négligence de certains phénomènes importants.

Une large quantité de données personnelles sont partagées en temps réel par des utilisateurs en ligne, utilisant de plus en plus des terminaux mobiles avec connexion sans-fil. L'industrie s'efforce d'accumuler et d'analyser ces données pour fournir de nouveaux services ou des améliorations. La recherche fournit un effort équivalent pour permettre de traiter ces données de façon sécurisée et protectrice de la vie privée. Les problèmes de performance des communications temps réels sur terminaux mobiles sur un canal sans-fil sont aussi étudiés. Les codes à effacement sont un moyen courant d'améliorer ces performances. Le secret sharing est un mécanisme permettant de partager des données privées, ne les révélant qu'à un groupe d'utilisateur choisi. Dans cette thèse, nous lions théoriquement les secret sharing schemes et les codes à effacement, pour fournir une source plus riche de solutions aux deux problèmes. Notre objectif est de fournir des solutions ayant le niveau de sécurité souhaité, tout en restant efficace et implémentable. Les contributions de cette thèse sont les suivantes. Nous évaluons l'applicabilité d'une nouvelle classe de codes à effacements à Maximum Distance Séparable (MDS) pour transférer du contenu temps réel à des terminaux mobiles, et nous démontrons que le code systématique réduit grandement la complexité d'exécution et la taille nécessaire des tampons en comparaison du code non systématique, faisant de lui un bon candidat pour une application mobile. Nous proposons un nouveau Layered secret sharing scheme pour le partage en temps réel de données sur des réseaux sociaux (OSNs pour Online Social Network). Le procédé permet de partager automatiquement un profile dans un groupe défini dans un OSN, en utilisant un multi-secret sharing scheme formé de multiples couches. Le procédé ne dépend nullement d'un tiers de confiance. Comparé à un partage simple de chaque attributs (pouvant être un texte, une image ou une vidéo), le procédé ne divulgue aucune information à propos de ce qui est partagé, pas même le nombre de ceux-ci, et il induit une augmentation relativement faible du temps de calcul et des données à envoyer. Finalement, nous étudions les liens entre les codes MDS et les secret sharing schemes, ayant pour motivation l'inefficacité du très populaire Shamir secret sharing scheme. Nous établissons les liens théoriques entre les deux domaines et nous proposons une nouvelle construction de strong ramp schemes à partir de codes MDS. Ceci permet d'utiliser les codes MDS existants et efficaces pour des applications de partage de secret et de calculs distribués et sécurisés. Nous évaluons et montrons une réduction significative de temps de calcul et du coût de communication en utilisant un strong ramp scheme, en comparaison avec le procédé de Shamir. / Data from both individuals and companies is increasingly aggregated and analysed to provide new and improved services. There is a corresponding research effort to enable processing of such data in a secure and privacy preserving way, in line with the increasing public concerns and more stringent regulatory requirements for the protection of such data. Secure Multi-Party Computation (MPC) and secret sharing are mechanisms that can enable both secure distribution and computations on private data. In this thesis, we address the inefficiencies of these mechanisms by utilising results from a theoretically related rich area, erasure codes. We derive links between erasure codes and secret sharing, and use Maximum Distance Separable (MDS) codes as a basis to provide real-time applications relying on private user's data, revealing this data only to the selected group (which can be empty). The thesis has three contributions. A new class of erasure code called on-the-fly coding, have been introduced for their improvements in terms of recovery delay and achievable capacity. However little is known about the complexity of the systematic and non-systematic variants of this code, notably for live multicast transmission of multimedia content which is their ideal use case. The evaluation of both variants demonstrate that the systematic code outperforms the non-systematic one in regard to both the buffer sizes and the computation complexity. Then, we propose a new Layered secret sharing scheme and its application to Online Social Network (OSN). In current OSN, access to the user's profile information is managed by the service provider based on a limited set of rules. The proposed scheme enables automated profile sharing in OSN's groups with fine grained privacy control, via a multi-secret sharing scheme comprising of layered shares, without relying on a trusted third party. We evaluate the security of the scheme and the resulting profile's level of protection in an OSN scenario. Finally, after showing that erasure codes are efficient for real-time applications and that the security offered by secret sharing schemes can be applied to real-case applications, we derive the theoretical links between MDS codes and secret sharing to enable the implementation of efficient secret sharing scheme built from MDS codes. To illustrate this efficiency, we implement two of these schemes and evaluate their benefits in regard to computation and communication costs in an MPC application.

La génomique comparée est essentiellement une forme de fouille de données dans des grandes collections de relations n-aires. La croissance du nombre de génomes sequencés créé un stress sur la génomique comparée qui croit, au pire géométriquement, avec la croissance en données de séquence. Aujourd'hui même des laboratoires de taille modeste obtient, de façon routine, plusieurs génomes à la fois - et comme des grands consortia attend de pouvoir réaliser des analyses tout-contre-tout dans le cadre de ses stratégies multi-génomes. Afin d'adresser les besoins à tous niveaux il est nécessaire de repenser les cadres algorithmiques et les technologies de stockage de données utilisés pour la génomique comparée. Pour répondre à ces défis de mise à l'échelle, dans cette thèse nous développons des méthodes originales basées sur les technologies NoSQL et MapReduce. À partir d'une caractérisation des sorts de données utilisés en génomique comparée et d'une étude des utilisations typiques, nous définissons un formalisme pour le Big Data en génomique, l'implémentons dans la plateforme NoSQL Cassandra, et évaluons sa performance. Ensuite, à partir de deux analyses globales très différentes en génomique comparée, nous définissons deux stratégies pour adapter ces applications au paradigme MapReduce et dérivons de nouveaux algorithmes. Pour le premier, l'identification d'événements de fusion et de fission de gènes au sein d'une phylogénie, nous reformulons le problème sous forme d'un parcours en parallèle borné qui évite la latence d'algorithmes de graphe. Pour le second, le clustering consensus utilisé pour identifier des familles de protéines, nous définissons une procédure d'échantillonnage itérative qui converge rapidement vers le résultat global voulu. Pour chacun de ces deux algorithmes, nous l'implémentons dans la plateforme MapReduce Hadoop, et évaluons leurs performances. Cette performance est compétitive et passe à l'échelle beaucoup mieux que les algorithmes existants, mais exige un effort particulier (et futur) pour inventer les algorithmes spécifiques. / Comparative genomics is essentially a form of data mining in large collections of n-ary relations between genomic elements. Increases in the number of sequenced genomes create a stress on comparative genomics that grows, at worse geometrically, for every increase in sequence data. Even modestly-sized labs now routinely obtain several genomes at a time, and like large consortiums expect to be able to perform all-against-all analyses as part of these new multi-genome strategies. In order to address the needs at all levels it is necessary to rethink the algorithmic frameworks and data storage technologies used for comparative genomics.To meet these challenges of scale, in this thesis we develop novel methods based on NoSQL and MapReduce technologies. Using a characterization of the kinds of data used in comparative genomics, and a study of usage patterns for their analysis, we define a practical formalism for genomic Big Data, implement it using the Cassandra NoSQL platform, and evaluate its performance. Furthermore, using two quite different global analyses in comparative genomics, we define two strategies for adapting these applications to the MapReduce paradigm and derive new algorithms. For the first, identifying gene fusion and fission events in phylogenies, we reformulate the problem as a bounded parallel traversal that avoids high-latency graph-based algorithms. For the second, consensus clustering to identify protein families, we define an iterative sampling procedure that quickly converges to the desired global result. For both of these new algorithms, we implement each in the Hadoop MapReduce platform, and evaluate their performance. The performance is competitive and scales much better than existing solutions, but requires particular (and future) effort in devising specific algorithms.

De nos jours, la grande puissance de calcul et l'importante capacité de stockage fournie par les systèmes de calcul distribué à large échelle sont exploitées par des applications dont les besoins grandissent continuellement. Les plates-formes de ces systèmes sont composées d'un ensemble de ressources reliées entre elles par une infrastructure de communication. Dans ce type de système, comme dans n'importe quel environnement de calcul, il est courant que des solutions innovantes soient étudiées. Leur adoption nécessite une phase d'expérimentation pour que l'on puisse les valider et les comparer aux solutions existantes ou en développement. Néanmoins, de par leur nature distribuée, l'exécution d'expériences dans ces environnements est difficile et coûteuse. Dans ces systèmes, l'ordre d'exécution dépend de l'ordre des événements, lequel peut changer d'une exécution à l'autre. L'absence de reproductibilité des expériences rend complexe la conception, le développement et la validation de nouvelles solutions. De plus, les ressources peu- vent changer d'état ou intégrer le système dynamiquement ; les architectures sont partagées et les interférences entre applications, ou même entre processus d'une même application, peuvent affecter le comportement général du système. Enfin, le temps d'exécution d'application à large échelle sur ces sys- tèmes est souvent long, ce qui empêche en général l'exploration exhaustive des valeurs des éventuels paramètres de cette application. Pour toutes ces raisons, les expérimentations dans ce domaine sont souvent basées sur la simulation. Diverses approches existent actuellement pour simuler le calcul dis- tribué à large-échelle. Parmi celles-ci, une grande partie est dédiée à des architectures particulières, comme les grappes de calcul, les grilles de calcul ou encore les plates-formes de calcul bénévole. Néan- moins, ces simulateurs adressent les mêmes problèmes : modéliser le réseau et gérer les ressources de calcul. De plus, leurs besoins sont les même quelle que soit l'architecture cible : la simulation doit être rapide et passer à l'échelle. Pour respecter ces exigences, la simulation de systèmes distribués à large échelle repose sur des techniques de modélisation pour approximer le comportement du système. Cependant, les estimations obtenues par ces modèles peuvent être fausses. Quand c'est le cas, faire confiance à des résultats obtenus par simulation peut amener à des conclusions aléatoires. En d'autres mots, il est nécessaire de connaître la précision des modèles que l'on utilise pour que les conclusions basées sur des résultats de simulation soient crédibles. Mais malgré l'importance de ce dernier point, il existe très rarement des études sur celui-ci. Durant cette thèse, nous nous sommes intéressés à la problématique de la précision des modèles pour les architectures de calcul distribué à large-échelle. Pour atteindre cet objectif, nous avons mené une évaluation de la précision des modèles existants ainsi que des nouveaux modèles conçus pendant cette thèse. Grâce à cette évaluation, nous avons proposé des améliorations pour atténuer les erreurs dues aux modèles en utilisant SimGrid comme cas d'étude. Nous avons aussi évalué les effets des ces améliorations en terme de passage à l'échelle et de vitesse d'exécution. Une contribution majeure de nos travaux est le développement de modèles plus intuitifs et meilleurs que l'existant, que ce soit en termes de précision, vitesse ou passage à l'échelle. Enfin, nous avons mis en lumière les principaux en- jeux de la modélisation des systèmes distribuées à large-échelle en montrant que le principal problème provient de la négligence de certains phénomènes importants. / Large-Scale Distributed Computing (LSDC) systems are in production today to solve problems that require huge amounts of computational power or storage. Such systems are composed by a set of computational resources sharing a communication infrastructure. In such systems, as in any computing environment, specialists need to conduct experiments to validate alternatives and compare solutions. However, due to the distributed nature of resources, performing experiments in LSDC environments is hard and costly. In such systems, the execution flow depends on the order of events which is likely to change from one execution to another. Consequently, it is hard to reproduce experiments hindering the development process. Moreover, resources are very likely to fail or go off-line. Yet, LSDC archi- tectures are shared and interference among different applications, or even among processes of the same application, affects the overall application behavior. Last, LSDC applications are time consuming, thus conducting many experiments, with several parameters is often unfeasible. Because of all these reasons, experiments in LSDC often rely on simulations. Today we find many simulation approaches for LSDC. Most of them objective specific architectures, such as cluster, grid or volunteer computing. Each simulator claims to be more adapted for a particular research purpose. Nevertheless, those simulators must address the same problems: modeling network and managing computing resources. Moreover, they must satisfy the same requirements providing: fast, accurate, scalable, and repeatable simulations. To match these requirements, LSDC simulation use models to approximate the system behavior, neglecting some aspects to focus on the desired phe- nomena. However, models may be wrong. When this is the case, trusting on models lead to random conclusions. In other words, we need to have evidence that the models are accurate to accept the con- clusions supported by simulated results. Although many simulators exist for LSDC, studies about their accuracy is rarely found. In this thesis, we are particularly interested in analyzing and proposing accurate models that respect the requirements of LSDC research. To follow our goal, we propose an accuracy evaluation study to verify common and new simulation models. Throughout this document, we propose model improvements to mitigate simulation error of LSDC simulation using SimGrid as case study. We also evaluate the effect of these improvements on scalability and speed. As a main contribution, we show that intuitive models have better accuracy, speed and scalability than other state-of-the art models. These better results are achieved by performing a thorough and systematic analysis of problematic situations. This analysis reveals that many small yet common phenomena had been neglected in previous models and had to be accounted for to design sound models.

L'apprentissage profond permet de développer un nombre de services de plus en plus important. Il nécessite cependant de grandes bases de données d'apprentissage et beaucoup de puissance de calcul. Afin de réduire les coûts de cet apprentissage profond, nous proposons la mise en œuvre d'un apprentissage collaboratif. Les futures utilisateurs des services permis par l'apprentissage profond peuvent ainsi participer à celui-ci en mettant à disposition leurs machines ainsi que leurs données sans déplacer ces dernières sur le cloud. Nous proposons différentes méthodes afin d'apprendre des réseaux de neurones profonds dans ce contexte de système distribué. / Deep learning enables the development of a growing number of services. However, it requires large training databases and a lot of computing power. In order to reduce the costs of this deep learning, we propose a distributed computing setup to enable collaborative learning. Future users can participate with their devices and their data without moving private data in datacenters. We propose methods to train deep neural network in this distibuted system context.

La génomique comparée est essentiellement une forme de fouille de données dans des grandes collections de relations n-aires. La croissance du nombre de génomes sequencés créé un stress sur la génomique comparée qui croit, au pire géométriquement, avec la croissance en données de séquence. Aujourd'hui même des laboratoires de taille modeste obtient, de façon routine, plusieurs génomes à la fois - et comme des grands consortia attend de pouvoir réaliser des analyses tout-contre-tout dans le cadre de ses stratégies multi-génomes. Afin d'adresser les besoins à tous niveaux il est nécessaire de repenser les cadres algorithmiques et les technologies de stockage de données utilisés pour la génomique comparée. Pour répondre à ces défis de mise à l'échelle, dans cette thèse nous développons des méthodes originales basées sur les technologies NoSQL et MapReduce. À partir d'une caractérisation des sorts de données utilisés en génomique comparée et d'une étude des utilisations typiques, nous définissons un formalisme pour le Big Data en génomique, l'implémentons dans la plateforme NoSQL Cassandra, et évaluons sa performance. Ensuite, à partir de deux analyses globales très différentes en génomique comparée, nous définissons deux stratégies pour adapter ces applications au paradigme MapReduce et dérivons de nouveaux algorithmes. Pour le premier, l'identification d'événements de fusion et de fission de gènes au sein d'une phylogénie, nous reformulons le problème sous forme d'un parcours en parallèle borné qui évite la latence d'algorithmes de graphe. Pour le second, le clustering consensus utilisé pour identifier des familles de protéines, nous définissons une procédure d'échantillonnage itérative qui converge rapidement vers le résultat global voulu. Pour chacun de ces deux algorithmes, nous l'implémentons dans la plateforme MapReduce Hadoop, et évaluons leurs performances. Cette performance est compétitive et passe à l'échelle beaucoup mieux que les algorithmes existants, mais exige un effort particulier (et futur) pour inventer les algorithmes spécifiques.

Cette thèse a pour objectif d'assister la construction collaborative d'une théorie ; chaque individu doit pouvoir formuler et tester empiriquement sa propre compréhension partielle, et sans aucun effort supplémentaire contribuer à une compréhension globale partagée par le groupe. <br />Une série d'explorations touchant aux mécanismes biologiques sous-tendant la cognition, au rôle du langage en tant que vecteur de partage et de formalisation et au cycle global de construction de théorie, conduisent à un cahier des charges pour une ‘machine abstraite' qui compose des théories partielles au sein d'une conversation.<br />La machine abstraite ‘Austin' est ensuite spécifiée de façon détaillée ; elle est fondée sur l'utilisation de trois types d'actes de langage : assertions, questions et promesses. Des ‘schémas conversationnels normalisés' y concourent au traitement de l'information. De bonnes propriétés sont démontrées : terminaison en temps fini, confluence (le résultat final n'est pas affecté par l'indéterminisme du aux échanges concurrents lors de la conversation), complexité raisonnable, composition naturelle des programmes reconnus par cette machine abstraite, facilité d'analyse graphique pour ces programmes. Une grammaire générative inspirée des graphes conceptuels est proposée pour les énoncés. La ‘résolution collaborative de Sudoku' est développée comme illustration du calcul basée sur cette grammaire, puis programmée sur un prototype Java de la machine abstraite.<br />Par comparaison à la ‘programmation logique concurrente', puis aux ‘systèmes multi-experts à architecture blackboard', ‘Austin' apparaît être un compromis entre le ‘modèle déclaratif' et le ‘modèle impératif', combinant la contrôlabilité du premier avec l'expressivité du second.

Cette thèse vise à la conception d'un environnement pour le calcul haute performance dans un cadre d'optimisation numérique. Les outils de conception et d'optimisation sont répartis dans plusieurs équipes distantes, académiques et industrielles, qui collaborent au sein des memes projets. Les outils doivent etre fédérésau sein d'un environnement commun afin d'en faciliter l'accès aux chercheurs et ingénieurs. L'environnement que nous proposons, pour répondre aux conditions précédentes, se compose d'un système de workflow et d'un système de calcul distribué. Le premier a pour objctif de faciliter la tache de conception tandis que le second se charge de l'exécution sur des ressources de calcul distribuées. Bien sur, des suystèmes de communication entre les deux systèmes doivent etre développés. Les calculs doivent etre réalisés de manière efficace, en prenant en compte le parallélisme interne de certains codes, l'exécution synchrone ou asynchrone des taches, le transfert des données et les ressources matérielles et logicielles disponibles. De plus, l'environnement doit assurer un bon niveau de tolérance aux pannes et aux défaillances logicielles, afin de minimiser leur influence sur le résultat final ou sur le temps de calcul. Une condition importante est de pouvoir implanter un dispositif de reprise sur erreur, de telle sorte que le temps supplémentaire de traitement des erreurs soit très inférieur au temps de ré-exécution total.Dans le cadre de ce travail, notyre choix s'est porté sur le moteur de workflow Yawl, qui présente de bonnes caractéristiques en termes i) d'indépendancze vis à vis du matériel et du logiciel et ii) de mécanisme de reprise sdur erreur. Pour la partie calcul distribué, nos expériences ont été réalisées sur la plateforme Grid5000, en utilisant 64 machines différentes réparties sur cinq sites géographiques. Ce document d&taille les choix de conception de cet environnement ainsi que les ajouts et modifications que nous avons apportées à Yawl pour lui permettre de fonctionner sur une plateforme distribuée.

Architectures reconfigurables dynamiquement offrent théoriquement excellent compromis entre performance et flexibilité. Pratiquement, ces architectures sont basées sur un ou plusieurs processeurs et plusieurs cellules reconfigurables. Une cellule reconfigurable peut charger, exécuter et décharger des accélérateurs matériels. Cette propriété permet la virtualisation des tâches matérielles. Dans ce contexte, une application peut prendre avantage de la flexibilité du logiciel et la performance du matériel. Dans les architectures reconfigurables actuels, les tâches matérielles sont limitées à une coopérative multi-tâches , depuis le temps de reconfiguration et l'heure de contexte stockage sont coûteux . Bien que le temps de reconfiguration est dépendante de l’architecture, le temps requis pour stocker ou restaurer le contexte dépend fortement des applications s'exécutant sur des tâches matériels. La réduction de ce temps des changements de contexte est obligatoire d'offrir à la tâche matérielle d'un multi- tâches préemptif, tout comme les tâches de logiciels. Plusieurs méthodes existent pour effectuer les opérations contexte commutateur matériel dans un contexte cellulaire homogène : chaîne de relecture dédiée sur tissus reconfigurables, des points de contrôle, de numérisation de la chaîne sur le contexte réel. Mais, rien n'a été proposé dans un contexte de tissu hétérogène (par exemple une accélération matérielle nuage fournir sur différents types de carte FPGA) .L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles méthodes et algorithmes pour permettre le matériel des changements de contexte, même entre des cibles matérielles hétérogènes. Au cours de la thèse, l'étudiant devra :- Réaliser une bibliographie sur les méthodes du matériel du groupe de préemption existants dans le contexte cellulaire homogène.- Proposer des algorithmes qui permettent une solution légère et générique changement de contexte pour les tâches matérielles .- Valider ces algorithmes par leur intégration dans un flux de production d' accélérateur matériel . Ainsi, le flux prolongée peut générer, en plus de la tâche matérielle d'une application, le support matériel dédié pour des changements de contexte.- Proposer une stratégie de génération (multi- cible supplémentaire, ...) adapté pour cibles hétérogènes. La stratégie doit préserver les points de synchronisation entre les objectifs- Prototype de preuve de concepts sur la stratégie sur un nuage de FPGA. / Dynamically reconfigurable architectures offer theoretically excellent trade-off between performance and flexibility. Practically, these architectures are based on one or several processors and several reconfigurable cells. A reconfigurable cell can load, execute and unload hardware accelerators. This property enables virtualization of hardware tasks. In this context, an application can take benefit from both software flexibility and hardware performance. In current reconfigurable architectures, hardware tasks are limited to cooperative multi-tasking, since reconfiguration time and context-storing time are expensive. While reconfiguration time is architecture-dependent, the time required to store or restore the context strongly depends on applications running on hardware tasks. Reducing this context-switch time is mandatory to offer to hardware task a preemptive multi-tasking, just like software tasks. Several methods exist to perform the hardware context-switch operations in an homogeneous cell context: dedicated readback chain on reconfigurable fabrics, checkpoints, scan-chain on live context. But, nothing has been proposed in an heterogeneous fabric context (e.g. a cloud providing hardware acceleration on various kind of FPGA board).The goal of this thesis is to propose new methodologies and algorithms to enable hardware context-switch even between heterogeneous hardware targets. During the thesis, the student will have to:- Realize a bibliography on the existing hardware task preemption methods in homogeneous cell context.- Propose algorithms that enable a lightweight and generic context switch solution for hardware tasks.- Validate these algorithms by their integration in a hardware accelerator generation flow. Thus, the extended flow can generate in addition of the hardware task of an application, the dedicated hardware support for context-switch.- Propose an generation strategy (incremental, multi-target,...) suitable for heterogeneous targets. The strategy has to preserve synchronization points between targets- Prototype proof-of-concepts on the strategy on an FPGA cloud.