L’augmentation de la taille des réseaux actuels ainsi que de la diversité des applications qui les utilisent font que les architectures de calcul traditionnelles deviennent limitées. En effet, les architectures purement logicielles ne permettent pas de tenir les débits en jeu, tandis que celles purement matérielles n’offrent pas assez de flexibilité pour répondre à la diversité des applications. Ainsi, l’utilisation de solutions de type matériel programmable, en particulier les Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), a été envisagée. En effet, ces architectures sont souvent considérées comme un bon compromis entre performances et flexibilité, notamment grâce à la technique de Reconfiguration Dynamique Partielle (RDP), qui permet de modifier le comportement d’une partie du circuit pendant l’exécution. Cependant, cette technique peut présenter des inconvénients lorsqu’elle est utilisée de manière intensive, en particulier au niveau du stockage des fichiers de configuration, appelés bitstreams. Pour palier ce problème, il est possible d’utiliser la relocation de bitstreams, permettant de réduire le nombre de fichiers de configuration. Cependant cette technique est fastidieuse et exige des connaissances pointues dans les FPGAs. Un flot de conception entièrement automatisé a donc été développé dans le but de simplifier son utilisation.Pour permettre une flexibilité sur l’enchaînement des traitements effectués, une architecture de communication flexible supportant des hauts débits est également nécessaire. Ainsi, l’étude de Network-on-Chips dédiés aux circuits reconfigurables et au traitements réseaux à haut débit.Enfin, un cas d’étude a été mené pour valider notre approche. / The increase in both size and diversity of applications regarding modern networks is making traditional computing architectures limited. Indeed, purely software architectures can not sustain typical throughputs, while purely hardware ones severely lack the flexibility needed to adapt to the diversity of applications. Thus, the investigation of programmable hardware, such as Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), has been done. These architectures are indeed usually considered as a good tradeoff between performance and flexibility, mainly thanks to the Dynamic Partial Reconfiguration (DPR), which allows to reconfigure a part of the design during run-time.However, this technique can have several drawbacks, especially regarding the storing of the configuration files, called bitstreams. To solve this issue, bitstream relocation can be deployed, which allows to decrease the number of configuration files required. However, this technique is long, error-prone, and requires specific knowledge inFPGAs. A fully automated design flow has been developped to ease the use of this technique. In order to provide flexibility regarding the sequence of treatments to be done on our architecture, a flexible and high-throughput communication structure is required. Thus, a Network-on-Chips study and characterization has been done accordingly to network processing and bitstream relocation properties. Finally, a case study has been developed in order to validate our approach.

Space debris and space situational awareness (SSA) have become growing concerns for national security and the sustainability of space operations, where timely detection and tracking of space objects is critical in preventing collision events. Traditional computer-vision algorithms have been used extensively to solve detection and tracking problems in flight, but recently deep learning approaches have seen widespread adoption in non-space related applications for their high accuracy. The performanceper-watt and flexibility of reconfigurable Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) make them a good candidate for deep learning model deployment in space, supporting in-flight updates and maintenance. However, the FPGA design costs of custom accelerators for complex algorithms remains high. The research focus of the thesis relies on novel high-level synthesis (HLS) workflows that allow the developer to raise the level of abstraction and lower design costs for deep learning accelerators, particularly for space-representative applications. To this end, four different hardware accelerators of convolutional neural network models for spacebased debris detection are implemented (ResNet, SqueezeNet, DenseNet, TinyCNN), using the open-source HLS tool NNgen. The obtained hardware accelerators are deployed to a reconfigurable module of the Zynq Ultrascale+ MPSoC programmable logic, and compared in terms of inference performance, resource utilization and latency. The tests on the target hardware show a detection accuracy over 95% for ResNet, DenseNet and SqueezeNet, and a localization intersection-over-union over 0.5 for the deep models, and over 0.7 for TinyCNN, for space debris objects at a range between 1km and 100km for a diameter of 1cm, or between 100km and 1000km for a diameter of 10cm. The obtained speed-ups with respect to software-only implementations lay between 3x and 32x for the different hardware accelerators. / Rymdskrot och rymdsituationstänksamhet (SSA) har blivit växande oro för nationell säkerhet och hållbarheten för rymdoperationer, där snabb upptäckt och spårning av rymdobjekt är avgörande för att förhindra kollisioner. Traditionella datorseendealgoritmer har använts omfattande för att lösa problem med upptäckt och spårning i flygning, men på senare tid har djupinlärningsmetoder fått stor användning inom icke rymdrelaterade applikationer på grund av sin höga noggrannhet. Prestandaper-watt och flexibiliteten hos omkonfigurerbara Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) gör dem till en bra kandidat för distribution av djupinlärningsmodeller i rymden, med stöd för uppdateringar och underhåll under flygning. Men FPGAdesignkostnaderna för anpassade acceleratorer för komplexa algoritmer är fortfarande höga. Forskningsfokus för avhandlingen ligger på nya högnivåsyntes (HLS) arbetsflöden som gör det möjligt för utvecklaren att höja abstraktionsnivån och sänka designkostnaderna för acceleratorer för djupinlärning, särskilt för tillämpningar i rymden. För detta har fyra olika hårdvaruacceleratorer för modeller av konvolutionsnätverk för upptäckt av rymdbaserat skrot implementerats (ResNet, SqueezeNet, DenseNet, TinyCNN), med hjälp av öppen källkod HLS-verktyget NNgen. De erhållna hårdvaruacceleratorerna distribueras till en omkonfigurerbar modul av Zynq Ultrascale+ MPSoC-programmerbar logik och jämförs med avseende på inferensprestanda, resursutnyttjande och latens. Testerna på målhardwaren visar en upptäktnoggrannhet på över 95% för ResNet, DenseNet och SqueezeNet, och en lokaliserings-intersektion-över-union på över 0,5 för de djupa modellerna och över 0,7 för TinyCNN för rymdskrotobjekt på en avstånd mellan 1 km och 100 km för en diameter på 1 cm eller mellan 100 km och 1000 km för en diameter på 10 cm. De erhållna hastighetsökningarna i förhållande till endast programvara ligger mellan 3x och 32x för de olika hårdvaruacceleratorerna.