Un système réparti est un système constitué d'un ensemble d'unités de calcul autonomes dotées de capacités de communication afin de résoudre une tâche globale. Ce modèle est suffisament général pour décrire tout type de réseau physique (réseau local, réseau de capteurs, ...). Lorsque la taille d'un système réparti devient importante ou lorsque ce système est déployé dans un environnement non contrôlé, la probabilité que certains éléments du système subissent des fautes (panne, corruption de mémoire, piratage, ...) devient non négligeable. Ces fautes peuvent être classifiées en fonction de leur durée, de leur étendue et de leur nature. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux systèmes répartis capables de tolérer simultanément plusieurs types de fautes à travers l'étude de trois problèmes fondamentaux. Nous présentons ainsi un protocole réparti simulant un registre atomique mono-écrivan multi-lecteurs en présence de fautes transitoires et de fautes permanentes de type crash. Ce protocole repose sur deux outils ré-utilisables : un protocole de communication et un système d'estampillage borné. Ensuite, nous proposons une étude de la synchronisation faible d'horloges logiques en présence de fautes transitoires et de fautes intermittentes Byzantines. Nous prouvons de nombreux résultats d'impossibilité et nous fournissons un protocole optimal dans les cas non couverts par ces résultats. Finalement, nous définissons trois nouveaux concepts de tolérance pour les systèmes répartis sujets à des fautes transitoires et des fautes intermittentes Byzantines. Nous donnons un protocole de construction d'une vaste classe d'arbres couvrants optimal selon ces trois concepts.

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux techniques et outils qui permettent de concevoir et d'opti- miser les applications parallèles et réparties sur les réseaux et grappes de stations de travail. Le premier problème abordé est celui de la répartition dynamique de charge en environnement fortement hétérogène : pour répartir dynamiquement et efficacement la charge d'une application répartie, il faut (i) être en mesure d'évaluer et de comparer la disponibilité des différentes machines du réseau et (ii) savoir mettre ces informations en correspondance avec les besoins en ressources des tâches de l'application. Pour cela, nous proposons une méthodologie de modélisation empirique du comportement des éléments d'un réseau de stations de travail face à la charge. Cette méthodologie nous permet de construire des indica- teurs de charge multi-dimensions et multi-critères. Pour mettre cette méthodologie en pratique, nous avons conçu LoadBuilder, une plate-forme répartie d'expérimentation. Le deuxième problème abordé est celui de l'accès à des mécanismes et protocoles de communication multipoints fiables et ordonnés, à partir d'un système d'exploitation UNIX. Pour répondre à ce besoin des applications réparties, nous proposons une solution originale, le sys- tème de fichiers virtuel MPCFS. Ce système de fichiers permet la création de groupes de communication dynamiques et la réalisation de communications multipoints dans ces groupes, au travers de simples manipulations de fichiers et répertoires. Nous avons développé un prototype de ce système, qui peut être chargé dynamiquement dans le noyau du système Linux 2.0.

Plusieurs applications scientifiques effectuent des calculs sur des matrices creuses de grandes tailles. Pour des raisons d'efficacité en temps et en espace lors du traitement de ces matrices, elles sont stockées selon des formats compressés adéquats. D'un autre coté, la plupart des calculs scientifiques creux se ramènent aux deux problèmes fondamentaux d'algèbre linéaire i.e. la résolution de systèmes linéaires et le calcul d'éléments (valeurs/vecteurs) propres de matrices. Nous étudions dans ce mémoire la distribution, au sein d'un Système Distribué à Grande Echelle (SDGE), des calculs dans des méthodes itératives de résolution de systèmes linéaires et de calcul d'éléments propres et ce, dans le cas creux. Le produit matricevecteur creux (PMVC) constitue le noyau de base pour la plupart de ces méthodes. Notre problématique se ramène en fait à l'étude de la distribution du PMVC sur un SDGE. Généralement, trois étapes sont nécessaires pour accomplir cette tâche, à savoir, (i) le prétraitement, (ii) le traitement et (iii) le post-traitement. Dans la première étape, nous procédons d'abord à l'optimisation de quatre versions de l'algorithme du PMVC correspondant à quatre formats de compression spécifiques de la matrice, puis étudions leurs performances sur des machines cibles séquentielles. Nous nous focalisons de plus sur l'étude de l'équilibrage des charges pour la distribution des données traitées (se ramenant en fait aux lignes de la matrice creuse) sur un SDGE. Concernant l'étape de traitement, elle a consisté à valider l'étude précédente par une série d'expérimentations réalisées sur une plate-forme gérée par l'intergiciel XtremWeb-CH. L'étape de post-traitement, quant à elle, a consisté à analyser et interpréter les résultats expérimentaux obtenus au niveau de l'étape précédente et ce, afin d'en tirer des conclusions adéquates.

Dans le domaine des sciences et technologies, la simulation numérique est un élément-clé des processus de recherche ou de validation. Grâce aux moyens informatiques modernes, elle permet des expérimentations numériques rapides et moins coûteuses que des maquettes réelles, sans pour autant les remplacer totalement, mais permettant de réaliser des expérimentations mieux calibrées. Dans le domaine de la physique des réacteurs et plus précisément de la neutronique, le calcul de valeurs propres est la base de la résolution de l'équation du transport des neutrons. La complexité des problèmes à résoudre (dimension spatiale, énergétique, nombre de paramètres, ...) est telle qu'une grande puissance de calcul peut être nécessaire. Les travaux de cette thèse concernent dans un premier temps l'évaluation des nouveaux matériels de calculs tels que les cartes graphiques ou les puces massivement multicœurs, et leur application aux problèmes de valeurs propres pour la neutronique. Ensuite, dans le but d'utiliser le parallélisme massif des supercalculateurs, nous étudions également l'utilisation de méthodes hybrides asynchrones pour résoudre des problèmes à valeur propre avec ce très haut niveau de parallélisme. Nous expérimentons ensuite le résultat de ces recherches sur plusieurs supercalculateurs nationaux tels que la machine hybride Titane du Centre de Calcul, Recherche et Technologies (CCRT), la machine Curie du Très Grand Centre de Calcul (TGCC) qui est en cours d'installation, et la machine Hopper du Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), mais également sur des stations de travail locales pour illustrer l'intérêt de ces recherches dans une utilisation quotidienne avec des moyens de calcul locaux.

Les problèmes d'optimisation issus du monde réel sont souvent complexes et NP-difficiles. Leur modélisation est en constante évolution en termes de contraintes et d'objectifs, et leur résolution est coûteuse en temps de calcul. Bien que des algorithmes approchés telles que les métaheuristiques (heuristiques génériques) permettent de réduire la complexité de leur résolution, ces méthodes restent insuffisantes pour traiter des problèmes de grande taille. Au cours des dernières décennies, le calcul parallèle s'est révélé comme un moyen incontournable pour faire face à de grandes instances de problèmes difficiles d'optimisation. La conception et l'implémentation de métaheuristiques parallèles sont ainsi fortement influencées par l'architecture parallèle considérée. De nos jours, le calcul sur GPU s'est récemment révélé efficace pour traiter des problèmes coûteux en temps de calcul. Cette nouvelle technologie émergente est considérée comme extrêmement utile pour accélérer de nombreux algorithmes complexes. Un des enjeux majeurs pour les métaheuristiques est de repenser les modèles existants et les paradigmes de programmation parallèle pour permettre leur déploiement sur les accélérateurs GPU. De manière générale, les problèmes qui se posent sont la répartition des tâches entre le CPU et le GPU, la synchronisation des threads, l'optimisation des transferts de données entre les différentes mémoires, les contraintes de capacité mémoire, etc. La contribution de cette thèse est de faire face à ces problèmes pour la reconception des modèles parallèles des métaheuristiques pour permettre la résolution des problèmes d'optimisation à large échelle sur les architectures GPU. Notre objectif est de repenser les modèles parallèles existants et de permettre leur déploiement sur GPU. Ainsi, nous proposons dans ce document une nouvelle ligne directrice pour la construction de métaheuristiques parallèles efficaces sur GPU. Le défi de cette thèse porte sur la conception de toute la hiérarchie des modèles parallèles sur GPU. Pour cela, des approches très efficaces ont été proposées pour l'optimisation des transferts de données entre le CPU et le GPU, le contrôle de threads, l'association entre les solutions et les threads, ou encore la gestion de la mémoire. Les approches proposées ont été expérimentées de façon exhaustive en utilisant cinq problèmes d'optimisation et quatre configurations GPU. En comparaison avec une exécution sur CPU, les accélérations obtenues vont jusqu'à 80 fois plus vite pour des grands problèmes d'optimisation combinatoire et jusqu'à 2000 fois plus vite pour un problème d'optimisation continue. Les différents travaux liés à cette thèse ont fait l'objet d'une douzaine publications comprenant la revue IEEE Transactions on Computers.

La problématique du transport de la donnée médicale, de surcroît nominative, comporte de nombreuses contraintes, qu'elles soient d'ordre technique, légale ou encore relationnelle. Les nouvelles technologies, issues particulièrement des grilles informatiques, permettent d'offrir une nouvelle approche au partage de l'information. En effet, le développement des intergiciels de grilles, notamment ceux issus du projet européen EGEE, ont permis d'ouvrir de nouvelles perspectives pour l'accès distribué aux données. Les principales contraintes d'un système de partage de données médicales, outre les besoins en termes de sécurité, proviennent de la façon de recueillir et d'accéder à l'information. En effet, la collecte, le déplacement, la concentration et la gestion de la donnée, se fait habituellement sur le modèle client-serveur traditionnel et se heurte à de nombreuses problématiques de propriété, de contrôle, de mise à jour, de disponibilité ou encore de dimensionnement des systèmes. La méthodologie proposée dans cette thèse utilise une autre philosophie dans la façon d'accéder à l'information. En utilisant toute la couche de contrôle d'accès et de sécurité des grilles informatiques, couplée aux méthodes d'authentification robuste des utilisateurs, un accès décentralisé aux données médicales est proposé. Ainsi, le principal avantage est de permettre aux fournisseurs de données de garder le contrôle sur leurs informations et ainsi de s'affranchir de la gestion des données médicales, le système étant capable d'aller directement chercher la donnée à la source. L'utilisation de cette approche n'est cependant pas complètement transparente et tous les mécanismes d'identification des patients et de rapprochement d'identités (data linkage) doivent être complètement repensés et réécris afin d'être compatibles avec un système distribué de gestion de bases de données. Le projet RSCA (Réseau Sentinelle Cancer Auvergne - www.e-sentinelle.org) constitue le cadre d'application de ce travail. Il a pour objectif de mutualiser les sources de données auvergnates sur le dépistage organisé des cancers du sein et du côlon. Les objectifs sont multiples : permettre, tout en respectant les lois en vigueur, d'échanger des données cancer entre acteurs médicaux et, dans un second temps, offrir un support à l'analyse statistique et épidémiologique.

Le chapitre~2 retrace rapidement la problématique du routage, notamment dans l'Internet (qui servira d'exemple introductif dans la plupart des chapitres), les réseaux ad hoc, le graphe du web et les réseaux de pair à pair. Le chapitre~3 est consacré au routage «~de l'un vers tous~», c'est à dire au problème de diffusion d'un message à tous les membres d'un réseau. Le chapitre~4 traite du routage dans son sens le plus classique, c'est-à-dire quand il s'agit d'envoyer un message «~d'un n{\oe}ud vers tel autre~». Nous considérerons ensuite le problème plus pratique qui consiste à envoyer un message vers un n{\oe}ud défini de manière indirecte, ce que j'ai appelé «~de l'un vers celui qui~». Les deux derniers chapitres s'intéressent enfin à la dynamique des réseaux concernant l'algorithmique distribuée entre les n{\oe}uds ou le réseau lui-même. Le chapitre~6 décrit ainsi une classe très générale d'algorithmes de réseau à base d'itérations asynchrones qui fonctionne dès que des messages envoyés régulièrement sont reçus «~de temps à autre~». Le chapitre~7 développe ensuite quelques points liés à l'aspect dynamique de certains réseaux~: «~quand ça bouge~» tant du point de vue des connexions entre n{\oe}uds que de la présence des n{\oe}uds.

Cette présente un point de vue algorithmique parllèle et séquentiel sur le traitement des graphes. Le chapitre~1 est consacré au modèle \lscPRAM qui est le modèle de parallèlisme le plus simple qui soit : plusieurs processeurs ont accès à une mémoire partagée. Même avec la simplification apportée par le modèle, certains problèmes restent difficiles à résoudre. La section~1.1 introduit une représentation adaptée aux traitement algorithmique des ordres de dimension fixée $d$ et permet de calculer une représentation classique de l'ordre, ce calcul est lié aux traitement de requêtes géométriques dans un espace de dimension $d$. La section~1.2 est consacrée à la reconnaissance en parallèle des ordres \lscN-free et la section~1.3 traite de la reconnaissance des graphes de comparabilité. D'une manière générale, l'étude de classes particulières de graphes permet de résoudre des problèmes qui sont difficiles dans le cas général en utilisant une structure algorithmique sous-jacente à la classe considérée. Le problème de la reconnaissance consiste à trouver cette structure. Le chapitre~2 est au consacré au modèle \lscCGM qui est un modèle de machine parallèle dite << à gros grain >> qui priviligie l'étude du placement distribué des données d'un problème, \cad{} sur les différentes mémoires des ordinateurs qui vont travailler ensemble sur le problème. Ce chapitre reprend les problèmes abordés dans le modèle \lscPRAM et en fournit des solutions dans le modèle \lscCGM. Un algorithme de \anglais{list-ranking} est de plus présenté dans la section d'un graphe dans ce modèle. Le chapitre~3 est consacré à un << modèle de calcul >> très particulier issu d'un problème de téléphonie \lscGSM. Ce chapitre regroupe d'une part les différentes idées algorithmiques qui s'appliquent à un tel problème soumis à de multiples contraintes et d'autre part des simulations permettant d'évaluer la pertinence des différentes idées. Ce problème est de nature continue mais on peut néanmoins y apporter des solutions issues de l'algorithmique discrète telles que les techniques liées aux des composantes connexes d'un graphe. Par soucis de continuité, un algorithme de composante connexes est donné dans chacun des trois modèles abordés. Enfin, le chapitre~4 est consacré à une nouvelle technique algorithmique : l'affinage de partition. La section~4.1 tente de cerner cette technique et montre les ressemblances entre différents algorithmes existants. Cette technique nous permettra de généraliser certains de ces algorithmes à la résolution d'autres problèmes proches. L'affinage de partition nous permettra ensuite dans la section~4.2 de donner des algorithmes simples pour résoudre la reconnaissance des graphes d'intervalles et l'orientation transitive, deux problèmes dont les solution algorithmiques efficaces étaient jusque là très difficiles à implanter et reposaient sur des structures de données complexes.

L'importante augmentation de la quantité d'informations sur Internet a contribué à une forte demande pour un stockage persistant des données. Les architectures centralisées de stockage de données sont financièrement onéreuses, faiblement évolutives et vulnérables aux attaques car elles constituent un point unique de défaillance du système. Ces dernières années, les architectures pair-à-pair ont mergé comme une alternative pour la mise en place d'une architecture de stockage persistant des données. Les systèmes pair-à-pair sont fondamentalement évolutifs et moins chers que les modèles client-serveur. Cependant, pour construire des systèmes de stockage persistant en utilisant le modèle pair-à-pair, deux défis fondamentaux doivent être abordés. i) Faire face à la dynamique des pairs, en raison de leur connectivité transitoire. ii) Réduire l'impact du comportement malicieux des pairs. La réplication est une technique régulièrement utilisée pour faire face à la connectivité transitoire des systèmes de stockage pair-à-pair. Toutefois, selon le ratio d'arrivées et de départs des pairs dans le système, cette technique présente un impact négatif en termes de stockage et de bande passante. Les réseaux pair-à-pair qui offrent la tolérance aux fautes byzantins, font généralement l'hypothèse que seulement une fraction limitée des pairs dans le système sont des pairs de comportements malveillants. Toutefois, l'estimation de la proportion de pairs malveillants dans un système pair-à-pair est une opération peu fiable. Ainsi, créer une architecture qui fournit le stockage persistant de données fiables et qui permet de faire face à tous ces problèmes est une contribution souhaitable. Dans cette thèse, nous proposons Datacube. Datacube est une architecture pair-à-pair de stockage de données scalable et efficace qui fournit un stockage persistant en utilisant un schéma de redondance hybride sur un réseau overlay structuré basée sur des clusters. Le schéma de redondance hybride proposé par Datacube assure la persistance et l'intégrité des données garantissant une forte résilience aux arrivées et départs de pairs même en présence de pairs malveillants. Datacube repose sur les propriétés des codes fontaines pour mettre en place son schéma de redondance hybride. Les valuations analytiques ont montré que Datacube est notamment performant en termes de disponibilité, de surcharge de stockage et de bande passante. Nous avons aussi effectué des évaluations pratiques concernant les performances de deux types de codes fontaines dans le contexte de systèmes de stockage pair-à-pair. Ces évaluations ont aidé à comprendre l'impact des paramètres de codage sur les performances de Datacube. À notre connaissance, ceci est la première étude complète qui permet aux développeurs d'applications de trouver les valeurs des paramètres de codage adaptés au contexte des réseaux pair-à-pair.

La résolution du problème d'allocation de charge représente un enjeu important dans l'exploitation des machines parallèles. Nous faisons d'abord une étude bibliographique de ce problème dans le cadre des architectures à mémoire distribuée en mettant l'accent sur l'allocation dynamique, plus précisément sur l'équilibrage et la régulation de charges régulières. Une stratégie originale de régulation basée sur un calcul de préfixe généralisé est proposée. Elle s'avère à la fois correcte, exacte et indépendante du réseau d'interconnexion de processeurs. Un noyau de régulation de charge basé sur cette stratégie est développé. Nous poursuivons ensuite avec une analyse de son temps total d'exécution. Nous trouvons qu'une loi de probabilité de Gumbel modélise le temps maximal d'exécution. A partir de ce résultat nous inférons des politiques d'initiation et de décision pour la mise en oeuvre de là stratégie proposée. L'algorithme de régulation ainsi obtenu est donc efficace. Une application de simulation des phénomènes mécaniques, déformation-recristallisation à chaud des agrégats polycristallins, est développée. Pour cette application dynamique nous utilisons le noyau de régulation de charge avec les politiques d'initiation et décision proposés. L'algorithme complet s'avère en pratique correct, stable et efficace.