Architectures hétérogènes sont largement utilisées dans le domaine de calcul haute performance. Cependant, le développement d'applications sur des architectures hétérogènes est indéniablement fastidieuse et sujette à erreur pour un programmeur même expérimenté. Pour passer une application aux architectures multi-cœurs hétérogènes, les développeurs doivent décomposer les données de l'entrée, gérer les échanges de valeur intermédiaire au moment d’exécution et garantir l'équilibre de charge de système. L'objectif de cette thèse est de proposer une solution de programmation parallèle pour les programmeurs novices, qui permet de faciliter le processus de codage et garantir la qualité de code. Nous avons comparé et analysé les défauts de solutions existantes, puis nous proposons un nouvel outil de programmation STEPOCL avec un nouveau langage de domaine spécifique qui est conçu pour simplifier la programmation sur les architectures hétérogènes. Nous avons évalué la performance de STEPOCL sur trois cas d'application classiques : un stencil 2D, une multiplication de matrices et un problème à N corps. Le résultat montre que : (i) avec l'aide de STEPOCL, la performance d'application varie linéairement selon le nombre d'accélérateurs, (ii) la performance de code généré par STEPOCL est comparable à celle de la version manuscrite. (iii) les charges de travail, qui sont trop grandes pour la mémoire d'un seul accélérateur, peuvent être exécutées en utilisant plusieurs accélérateurs. (iv) grâce à STEPOCL, le nombre de lignes de code manuscrite est considérablement réduit. / Heterogeneous architectures have been widely used in the domain of high performance computing. However developing applications on heterogeneous architectures is time consuming and error-prone because going from a single accelerator to multiple ones indeed requires to deal with potentially non-uniform domain decomposition, inter-accelerator data movements, and dynamic load balancing. The aim of this thesis is to propose a solution of parallel programming for novice developers, to ease the complex coding process and guarantee the quality of code. We lighted and analysed the shortcomings of existing solutions and proposed a new programming tool called STEPOCL along with a new domain specific language designed to simplify the development of an application for heterogeneous architectures. We evaluated both the performance and the usefulness of STEPOCL. The result show that: (i) the performance of an application written with STEPOCL scales linearly with the number of accelerators, (ii) the performance of an application written using STEPOCL competes with an handwritten version, (iii) larger workloads run on multiple devices that do not fit in the memory of a single device, (iv) thanks to STEPOCL, the number of lines of code required to write an application for multiple accelerators is roughly divided by ten.

Le problème étudié est celui de l'ordonnancement d'applications dans lessystèmes parallèles et distribués avec plusieurs utilisateurs. Les nouvellesplates-formes de calcul parallèle et distribué offrent des puissances trèsgrandes qui permettent d'envisager la résolution d'applications complexesinteractives. Aujourd'hui, il reste encore difficile d'utiliser efficacementcette puissance par manque d'outils de gestion de ressources. Le travaileffectué dans cette thèse se place dans cette perspective d'analyser etdévelopper des algorithmes efficaces pour gérer efficacement des ressources decalcul partagées entre plusieurs utilisateurs. On analyse les scénarios avecplusieurs soumissions lancées par multiples utilisateurs au cours du temps. Cessoumissions ont un ou plus de processus et l'ensemble de soumissions estorganisé en successifs campagnes. Les processus d'une seule campagnesont séquentiels et indépendants, mais les processus d'une campagne ne peuventpas commencer leur exécution avant que tous les processus provenant de ladernière campagne sont completés. Chaque utilisateur est intéressé à minimiserla somme des temps de réponses des campagnes. On définit un modèle théorique pour l'ordonnancement des campagnes et on montreque, dans le cas général, c'est NP-difficile. Pour le cas avec un utilisateur,on démontre qu'un algorithme d'ordonnancement $ho$-approximation pour le(classique) problème d'ordonnancement de tâches parallèles est aussi un$ho$-approximation pour le problème d'ordonnancement de campagnes. Pour lecas général avec $k$ utilisateurs, on établis un critère de emph{fairness}inspiré par partage de temps. On propose FairCamp, un algorithmed'ordonnancement qu'utilise dates limite pour réaliser emph{fairness} parmiles utilisateurs entre consécutifes campagnes. On prouve que FairCamp augmentele temps de réponse de chaque utilisateur par a facteur maximum de $kho$ parrapport un processeur dédiée à l'utilisateur. On prouve aussi que FairCamp estun algorithme $ho$-approximation pour le maximum emph{stretch}.On compare FairCamp contre emph{First-Come-First-Served} (FCFS) parsimulation. On démontre que, comparativement à FCFS, FairCamp réduit le maximal{em stretch} a la limite de $3.4$ fois. La différence est significative dansles systèmes utilisé pour plusieurs ($k>5$) utilisateurs.Les résultats montrent que, plutôt que juste des tâches individuelle etindépendants, campagnes de tâches peuvent être manipulées d'une manièreefficace et équitable. / We study the problem of scheduling in parallel and distributedsystems with multiple users. New platforms for parallel and distributedcomputing offers very large power which allows to contemplate the resolution ofcomplex interactive applications. Nowadays, it is still difficult to use thispower efficiently due to lack of resource management tools. The work done inthis thesis lies in this context: to analyse and develop efficient algorithmsfor manage computing resources shared among multiple users. We analyzescenarios with many submissions issued from multiple users over time. Thesesubmissions contain one or more jobs and the set of submissions are organizedin successive campaigns. Any job from a campaign can not start until allthe jobs from the previous campaign are completed. Each user is interested inminimizing the sum of flow times of the campaigns.In the first part of this work, we define a theoretical model for Campaign Scheduling under restrictive assumptions andwe show that, in the general case, it is NP-hard. For the single-user case, we show that an$ho$-approximation scheduling algorithm for the (classic) parallel jobscheduling problem is also an $ho$-approximation for the Campaign Schedulingproblem. For the general case with $k$ users, we establish a fairness criteriainspired by time sharing. Then, we propose FairCamp, a scheduling algorithm whichuses campaign deadlines to achieve fairness among users between consecutivecampaigns. We prove that FairCamp increases the flow time of each user by afactor of at most $kho$ compared with a machine dedicated to the user. Wealso prove that FairCamp is an $ho$-approximation algorithm for the maximumstretch.We compare FairCamp to {em First-Come-First-Served} (FCFS) by simulation. We showthat, compared with FCFS, FairCamp reduces the maximum stretch by up to $3.4$times. The difference is significant in systems used by many ($k>5$) users.Our results show that, rather than just individual, independent jobs, campaignsof jobs can be handled by the scheduler efficiently and fairly.

L'étude et la gestion des risques littoraux sont plébiscitées par notre société au vu des enjeux économiques et écologiques qui y sont impliqués. Ces risques sont généralement réponse à des conditions environnementales extrêmes. L'étude de ces phénomènes physiques repose sur la compréhension de ces conditions rarement (voire nullement) observées.Dans un milieu littoral, la principale source d'énergie physique est véhiculée par les vagues. Cette énergie est responsable des risques littoraux comme l'érosion et la submersion qui évoluent à des échelles de temps différentes (événementielle ou long-terme). Le travail réalisé, situé à l'interface de l'analyse statistique, de la géophysique et de l'informatique, vise à apporter des méthodologies et outils aux décideurs en charge de la gestion de tels risques.En pratique, nous nous intéressons à mettre en place des méthodes qui prennent en compte non seulement un site ponctuel mais traitent les problématiques de façon spatiale. Ce besoin provient de la nature même des phénomènes environnementaux qui sont spatiaux, tels les champs de vagues.L'étude des réalisations extrêmes de ces processus repose sur la disponibilité d'un jeu de données représentatif à la fois dans l'espace et dans le temps, permettant de projeter l'information au-delà de ce qui a déjà été observé. Dans le cas particulier des champs de vagues, nous avons recours à la simulation numérique sur calculateur haute performance (HPC) pour réaliser un tel jeu de données. Le résultat de ce premier travail offre de nombreuses possibilités d'applications.En particulier, nous proposons à partir de ce jeu de données deux méthodologies statistiques qui ont pour but respectif de répondre aux problématiques de risques littoraux long-termes (érosion) et à celles relatives aux risques événementiels (submersion). La première s'appuie sur l'application de modèles stochastiques dit max-stables, particulièrement adapté à l'étude des événements extrêmes. En plus de l'information marginale, ces modèles permettent de prendre en compte la structure de dépendance spatiale des valeurs extrêmes. Nos résultats montrent l'intérêt de cette méthode au devant de la négligence de la dépendance spatiale de ces phénomènes pour le calcul d'indices de risque.La seconde approche est une méthode semi-paramétrique dont le but est de simuler des champs spatio-temporels d'états-de-mer extrêmes. Ces champs, interprétés comme des tempêtes, sont des amplifications contrôlées et bi-variés d'épisodes extrêmes déjà observés. Ils forment donc des tempêtes encore plus extrêmes. Les tempêtes simulées à une intensité contrôlée alimentent des modèles physiques événementiels à la côte, permettant d'aider les décideurs à l'anticipation de ces risques encore non observés.Enfin et depuis la construction de ces scenarii extrêmes, nous abordons la notion de pré-calcul dans le but d'apporter en quasi-temps réel au décideur et en tant de crise une prévision sur le risque littoral.L’ensemble de ce travail s'inscrit dans le cadre d'un besoin industriel d’aide à la modélisation physique : chainage de modèles numériques et statistiques. La dimension industrielle de cette thèse est largement consacrée à la conception et au développement d’un prototype de plateforme de modélisation permettant l’utilisation systématique d’un calculateur HPC pour les simulations et le chainage de modèles de façon générique.Autour de problématiques liées à la gestion du risque littoral, cette thèse démontre l'apport d'un travail de recherche à l'interface de plusieurs disciplines. Elle y répond en conciliant et proposant des méthodes de pointe prenant racine dans chacune de ces disciplines. / Studies and management of coastal hazards are of high concerns in our society, since they engage highly valuable economical and ecological stakes. Coastal hazards are generally responding to extreme environmental conditions. The study of these physical phenomena relies on the understanding of such environmental conditions, which are rarely (or even never) observed.In coastal areas, waves are the main source of energy. This energy is responsible of coastal hazards developed at different time-scales, like the submersion or the erosion.The presented work, taking place at the interface between Statistical Analysis, Geophysics and Computer Sciences, aiming at bringing forward tools and methods serving decision makers in charge of the management of such risks.In practice, the proposed solutions answer to the questionings with a consideration of the space dimension rather than only punctual aspects. This approach is more natural considering that environmental phenomena are generally spatial, as the sea-waves fields.The study of extreme realisations of such processes is based on the availability of a representative data set, both in time and space dimensions, allowing to extrapolating information beyond the actual observations. In particular for sea-waves fields, we use numerical simulation on high performance computational clusters (HPC) to product such a data set. The outcome of this work offers many application possibilities.Most notably, we propose from this data set two statistical methodologies, having respective goals of dealing with littoral hazards long-terms questionings (e.g., erosion) and event-scale questionings (e.g., submersion).The first one is based on the application of stochastic models so-called max-stable models, particularly adapted to the study of extreme values in a spatial context. Indeed, additionally to the marginal information, max-stable models allow to take into account the spatial dependence structures of the observed extreme processes. Our results show the interest of this method against the ones neglecting the spatial dependence of these phenomena for risk indices computation.The second approach is a semi-parametric method aiming at simulating extreme waves space-time processes. Those processes, interpreted as storms, are controlled and bi-variate uplifting of already observed extreme episodes. In other words, we create most severe storms than the one already observed. These processes simulated at a controlled intensity may feed littoral physical models in order to describe a very extreme event in both space and time dimensions. They allow helping decision-makers in the anticipation of hazards not yet observed.Finally and from the construction of these extreme scenarios, we introduce a pre-computing paradigm in the goal of providing the decision-makers with a real-time and accurate information in case of a sudden coastal crisis, without performing any physical simulation.This work fits into a growing industrial demand of modelling help. Most notably a need related to the chaining of numerical and statistical models. Consequently, the industrial dimension of this PhD.~is mostly dedicated to the design and development of a prototype modelling platform. This platform aims at systematically using HPC resources to run simulations and easing the chaining of models.Embracing solutions towards questionings related to the management of coastal hazard, this thesis demonstrates the benefits of a research work placed at the interface between several domains. This thesis answers such questionings by providing end-users with cutting-edge methods stemming from each of those domains.

Cette thèse est consacrée à la modélisation des structures fibreuses avec des milieuxcontinus généralisés. Dans l’Introduction, l'état de l'art concernant les milieuxcontinus généralisée et applications aux structures fibreuses sont décrits et lesproblèmes ouverts pertinents sont mis en évidence. Dans le Chapitre 1 et 2, uneprocédure d'homogénéisation rigoureuse basée sur des arguments de Gammaconvergenceest appliquée à une structure en treillis et à un model de poutrediscrétisé. Dans le Chapitre 3, un traitement variationnel est utilisé pour formuler unapproche favorable du point de vue numérique. Dans le Chapitre 4 sont discutées lesrésultats expérimentaux concernant le comportement de la structure dans différentstypes de déformation. Cela à motivé les études effectuées dans le Chapitre 5, ou lesMéthodes directes de calcul des variations sont appliquées à poutres d’Euler engrandes déformations. / This thesis focuses on the mathematical modeling of fibrous structures having somepeculiar properties (high strength-to-weight ratio and very good toughness infracture), whose mechanical behavior escapes from standard Cauchy elasticity. Inparticular, it addresses cases in which the presence of a microstructure, consisting ofregularly spaced pivoted beams, entails effects that are well described by generalizedcontinuum models, i.e. models in which the deformation energy density depends notonly on the gradient of the placement but also on the second (and possibly higher)gradients of it. In the Introduction, the state of the art concerning generalizedcontinua and their applications for the description of fibrous structures is describedand some relevant open problems are highlighted. In Chapter 1 and 2 a rigoroushomogenization procedure based on Gamma-convergence arguments is performedfor a lattice (truss-like) structure and for a discrete 1D system (Hencky-type beammodel). In Chapter 3, a variational treatment is employed to formulate acomputationally convenient approach. In Chapter 4 some experimental resultsconcerning the behavior of the structure in various kinds of deformation arediscussed. This motivated the investigation performed in Chapter 5, in which DirectMethods of Calculus of Variations are applied to Euler beams in large deformationsunder distributed load.

Les clouds sont devenus ces dernières années des plate-formes incontournables dans le monde informatique, car ils permettent de provisionner des ressources à la demande et de ne payer qu’à l’usage. Ceci ouvre la possibilité de concevoir de nouvelles stratégies pour la planification et l’exécution des applications parallèles de type tâches indépendantes ou workflow. Cependant, trouver une stratégie bien adaptée aux contraintes des utilisateurs, que ce soit en termes de coûts et de temps d’exécution, est un problème difficile, pour lequel des outils de prédictions sont nécessaires. Néanmoins, la variabilité inhérente de ces plate-formes complexifient le développement d’un tel outil de prédiction. Notre thèse est que la simulation stochastique est une approche pertinente pour obtenir une prédiction s’accommodant de la variabilité, en produisant une distribution probabiliste des prédictions englobant les résultats réels observables. Pour le démontrer, nous utilisons une méthode de Monte-Carlo permettant de créer des simulations stochastiques par la répétitions de simulations déterministes. Nous montrons que cette méthode associée à certaines distributions d’entrée permettent de modéliser la variabilité d’une plate-forme à travers un unique paramètre. Pour évaluer la méthode proposée, nous comparons les résultats de notre méthode probabiliste à des exécutions réelles d’applications scientifiques. Nos expériences montrent que notre méthode permet de produire des prédictions représentatives des exécutions réelles observées. / The ability to provision resources on the fly and their pay-as-you-go nature has made cloud computing platforms a staple of modern computer infrastructure. Such platforms allow for new scheduling strategies for the execution of computing workloads. Finding a strategy that satisfies a user’s cost and time constraints is a difficult problem that requires a prediction tool. However the inherent variability of these platforms makes building such a tool a complex endeavor. Our thesis is that, by producing probability distributions of possible outcomes, stochastic simulation can be used to produce predictions that account for the variability. To demonstrate this we used Monte Carlo methods to produce a stochastic simulation by repeatedly running deterministic simulations. We show that this method used in conjunction with specific input models can model the variability of a platform using a single parameter. To validate our method we compare our results to real executions of scientific workloads. Our experiments show that our method produces predictions capable of representing theobserved real executions.

La réalisabilité classique de Jean-Louis Krivine associe à chaque modèle de calcul et chaque modèle de la théorie des ensembles un nouveau modèle de la théorie des ensembles, appelé modèle de réalisabilité, d'une façon similaire au forcing. Chaque modèle de réalisabilité est muni d’une algèbre de Boole caractéristique $\gimel 2$ (gimel 2), dont la structure donne des informations sur les propriétés du modèle de réalisabilité. En particulier, les modèles de forcing correspondent au cas où $\gimel 2$ est l'algèbre de Boole à deux éléments.Ce travail présente de nouveaux outils pour manipuler les modèles de réalisabilité et donne de nouveaux résultats obtenus en les exploitant. L'un d'entre eux est qu'au premier ordre, la théorie des algèbres de Boole à au moins deux éléments est complète pour $\gimel 2$, au sens où $\gimel 2$ eut être rendue élémentairement équivalente à n'importe quelle algèbre de Boole. Deux autres résultats montrent que $\gimel 2$ peut être utilisée pour étudier les modèles dénotationnels de langage de programmation (chacun part d'un modèle dénotationnel et classifie ses degrés de parallélisme à l'aide de $\gimel 2$). Un autre résultat montre que la technique de Jean-Louis Krivine pour réaliser l'axiome des choix dépendants à partir de l'instruction quote peut se généraliser à des formes plus fortes de choix. Enfin, un dernier résultat, obtenu en collaboration avec Laura Fontanella, accompagne le précédent en adaptant la condition d'antichaîne dénombrable du forcing au cadre de la réalisabilité, ce qui semble semble ouvrir une piste prometteuse pour réaliser l'axiome du choix. / Jean-Louis Krivine's classical realizability defines, from any given model of computation and any given model of set theory, a new model of set theory called the realizability model, in a similar way to forcing. Each realizability model is equipped with a characteristic Boolean algebra $\gimel 2$ (gimel 2), whose structure encodes important information about the properties of the realizability model. For instance, forcing models are precisely the realizability models in which $\gimel 2$ is the Boolean algebra with to elements.This document defines new tools for studying realizability models and exploits them to derive new results. One such result is that, as far as first-order logic is concerned, the theory of Boolean algebras with at least two elements is complete for $\gimel 2$, meaning that for each Boolean algebra B (with at least two elements), there exists a realizability model in which $\gimel 2$ is elementarily equivalent to B. Next, two results show that $\gimel 2$ can be used as a tool to study denotational models of programming languages (each one of them takes a particular denotational model and classifies its degrees of parallelism using $\gimel 2$). Moving to set theory, another results generalizes Jean-Louis Krivine's technique of realizing the axiom of dependant choices using the instruction quote to higher forms of choice. Finally, a last result, which is joint work with Laura Fontanella, complements the previous one by adapting the countable antichain condition from forcing to classical realizability, which seems to open a new, promising approach to the problem of realizing the full axiom of choice.

Cette thèse, ayant pour thème les algorithmes de la chimie quantique, s'inscrit dans le cade du changement de paradigme observé depuis une douzaines d'années, dans lequel les méthodes de calcul séquentielles se doivent d'être progressivement remplacées par des méthodes parallèles. En effet, l'augmentation de la fréquences des processeurs se heurtant à des barrières physiques difficilement franchissables, l'augmentation de la puissance de calcul se fait par l'augmentation du nombre d'unités de calcul. Toutefois, là où une augmentation de la fréquence conduisait mécaniquement à une exécution plus rapide d'un code, l'augmentation du nombre de cœurs peut se heurter à des barrières algorithmiques, qui peuvent nécessiter une adaptation ou un changement d'algorithme. Parmi les méthodes développées afin de contourner ce problème, on trouve en particulier celles de type Monte-Carlo (stochastiques), qui sont intrinsèquement "embarrassingly parallel", c'est à dire qu'elles sont par construction constituées d'une multitudes de tâches indépendantes, et de ce fait particulièrement adaptées aux architectures massivement parallèles. Elles ont également l'avantage, dans de nombreux cas, d'être capables de produire un résultat approché pour une fraction du coût calculatoire de l'équivalent déterministe exacte. Lors de cette thèse, des implémentations massivement parallèles de certains algorithmes déterministes de chimie quantique ont été réalisées. Il s'agit des algorithmes suivants : CIPSI, diagonalisation de Davidson, calcul de la perturbation au second ordre, shifted-Bk, et Coupled Cluster Multi Références. Pour certains, une composante stochastique a été introduite en vue d'améliorer leur efficacité. Toutes ces méthodes ont été implémentées sur un modèle de tâches distribuées en TCP, où un processus central distribue des tâches par le réseau et collecte les résultats. En d'autres termes, des nœuds esclaves peuvent être ajoutés au cours du calcul depuis n'importe quelle machine accessible depuis internet. L'efficacité parallèle des algorithmes implémentés dans cette thèse a été étudiée, et le programme a pu donner lieu à de nombreuses applications, notamment pour permettre d'obtenir des énergies de références pour des systèmes moléculaires difficiles. / This thesis, whose topic is quantum chemistry algorithms, is made in the context of the change in paradigm that has been going on for the last decade, in which the usual sequential algorithms are progressively replaced by parallel equivalents. Indeed, the increase in processors' frequency is challenged by physical barriers, so increase in computational power is achieved through increasing the number of cores. However, where an increase of frequency mechanically leads to a faster execution of a code, an increase in number of cores may be challenged by algorithmic barriers, which may require adapting of even changing the algorithm. Among methods developed to circumvent this issue, we find in particular Monte-Carlo methods (stochastic methods), which are intrinsically "embarrassingly parallel", meaning they are by design composed of a large number of independent tasks, and thus, particularly well-adapted to massively parallel architectures. In addition, they often are able to yield an approximate result for just a fraction of the cost of the equivalent deterministic, exact computation. During this thesis, massively parallel implementations of some deterministic quantum chemistry algorithms were realized. Those methods are: CIPSI, Davidson diagonalization, computation of second-order perturbation, shifted-Bk, Multi-Reference Coupled-Cluster. For some of these, a stochastic aspect was introduced in order to improve their efficiency. All of them were implemented on a distributed task model, with a central process distributing tasks and collecting results. In other words, slave nodes can be added during the computation from any location reachable through Internet. The efficiency for the implemented algorithms has been studied, and the code could give way to numerous applications, in particular to obtain reference energies for difficult molecular systems.

L’ère de l’exascale creusera encore plus l’écart entre la vitesse de génération des données de simulations et la vitesse d’écriture et de lecture pour analyser ces données en post-traitement. Le temps jusqu’à la découverte scientifique sera donc grandement impacté et de nouvelles techniques de traitement des données doivent être mises en place. Les méthodes in situ réduisent le besoin d’écrire des données en les analysant directement là où elles sont produites. Il existe plusieurs techniques, en exécutant les analyses sur les mêmes nœuds de calcul que la simulation (in situ), en utilisant des nœuds dédiés (in transit) ou en combinant les deux approches (hybride). La plupart des méthodes in situ traditionnelles ciblent les simulations qui ne sont pas capables de tirer profit du nombre croissant de cœurs par processeur mais elles n’ont pas été conçues pour les architectures many-cœurs qui émergent actuellement. La programmation à base de tâches est quant à elle en train de devenir un standard pour ces architectures mais peu de techniques in situ à base de tâches ont été développées.Cette thèse propose d’étudier l’intégration d’un système in situ à base de tâches pour un code de dynamique moléculaire conçu pour les supercalculateurs exaflopiques. Nous tirons profit des propriétés de composabilité de la programmation à base de tâches pour implanter l’architecture hybride TINS. Les workflows d’analyses sont représentés par des graphes de tâches qui peuvent à leur tour générer des tâches pour une exécution in situ ou in transit. L’exécution in situ est rendue possible grâce à une méthode innovante de helper core dynamique qui s’appuie sur le concept de vol de tâches pour entrelacer efficacement tâches de simulation et d’analyse avec un faible impact sur le temps de la simulation.TINS utilise l’ordonnanceur de vol de tâches d’Intel® TBB et est intégré dans ExaStamp, un code de dynamique moléculaire. De nombreuses expériences ont montrées que TINS est jusqu’à 40% plus rapide que des méthodes existantes de l’état de l’art. Des simulations de dynamique moléculaire sur des système de 2 milliards de particles sur 14,336 cœurs ont montré que TINS est capable d’exécuter des analyses complexes à haute fréquence avec un surcoût inférieur à 10%. / The exascale era will widen the gap between data generation rate and the time to manage their output and analysis in a post-processing way, dramatically increasing the end-to-end time to scientific discovery and calling for a shift toward new data processing methods. The in situ paradigm proposes to analyze data while still resident in the supercomputer memory to reduce the need for data storage. Several techniques already exist, by executing simulation and analytics on the same nodes (in situ), by using dedicated nodes (in transit) or by combining the two approaches (hybrid). Most of the in situ techniques target simulations that are not able to fully benefit from the ever growing number of cores per processor but they are not designed for the emerging manycore processors.Task-based programming models on the other side are expected to become a standard for these architectures but few task-based in situ techniques have been developed so far. This thesis proposes to study the design and integration of a novel task-based in situ framework inside a task-based molecular dynamics code designed for exascale supercomputers. We take benefit from the composability properties of the task-based programming model to implement the TINS hybrid framework. Analytics workflows are expressed as graphs of tasks that can in turn generate children tasks to be executed in transit or interleaved with simulation tasks in situ. The in situ execution is performed thanks to an innovative dynamic helper core strategy that uses the work stealing concept to finely interleave simulation and analytics tasks inside a compute node with a low overhead on the simulation execution time.TINS uses the Intel® TBB work stealing scheduler and is integrated into ExaStamp, a task-based molecular dynamics code. Various experiments have shown that TINS is up to 40% faster than state-of-the-art in situ libraries. Molecular dynamics simulations of up to 2 billions particles on up to 14,336 cores have shown that TINS is able to execute complex analytics workflows at a high frequency with an overhead smaller than 10%.

Une grille de calcul regroupe un très grand nombre de ressources de calcul hétérogènes, pouvant appartenir à différents domaines d'administration. Les grille sont attractives car elles peuvent fournir à leurs utilisateurs les ressources nécessaires à l'exécution d'applications de calcul scientifique. Cependant exécuter une application sur la grille est une tâche difficile car la fréquence des défaillances matérielles y est élevés. Pour assurer l'exécution fiable d'applications distribuées dans les grilles de calcul, nous proposons tout d'abord un service de recouvrement arrière assurant le redémarrage automatique des applications défaillantes. Nous proposons ensuite une solution assurant la haute disponibilité et l'auto-réparation de services de grille. Enfin nous proposons un protocole de recouvrement arrière pour application à échange de messages passant à l'échelle.

La planification automatique des traitements de radiothérapie n´ecessite un calcul très rapide de la dose délivrée au patient. Nous proposons de réaliser ce calcul en segmentant le fantôme du patient en mailles homogènes, et en associant aux mailles des projections vers des distributions précalculées en milieux homogènes, ainsi que des pondérations gérant les hétérogénéités. Le calcul de dose se fait en deux étapes. La première étape concerne les mailles : les projections et pondérations y sont paramétrées en fonction de critères physiques et géométriques. La seconde étape concerne les voxels : la dose y est calculée en évaluant les fonctions préalablement associées à leur maille. Cette méthode est très rapide, notamment quand le nombre de points d'intérêt est limité (quelques centaines), les résultats étant dans ce cas obtenus en moins d'une seconde. Avec de telles performances, la planification automatique des traitements de radiothérapie devient parfaitement envisageable.