L'exclusion mutuelle de groupe est une généralisation de l'exclusion mutuelle. Ce problème a été présenté par Joung et quelques algorithmes pour le problème ont été proposés en incorporant ds algorithmes d'exclusion mutuelle. L'exclusion mutuelle de groupe se produit naturellement dans une situation ou une ressource peut être partagée par des processus du même groupe, mais pas par des processus de différents groupes. Il est aussi appelé "problème des philosophes parlant d'une même voix". <br />Un exemple d'application intéressant est un serveur CD (documentation, films...) sur Internet: plusieurs utilisateurs désirant accéder au même CD pourront le faire en même temps au lieu d'attendre la fin de la requête des autres utilisateurs. Des solutions efficaces, écrites dans le modèle à passage de messages et basées sur les quorums d'une part et sur la circulation de jeton d'autre part sont présentées dans cette thèse.<br />Nous abordons aussi le problème de l'exclusion mutuelle de groupe sur les réseaux mobiles ad hoc et nous proposons un algorithme qui est sensible aux formations et coupures de liens et est ainsi approprié pour les réseaux mobiles ad hoc.

Les systèmes à grande échelle comme les Grilles ou les Nuages (Clouds) mettent à disposition pour les utilisateurs des ressources informatiques hétérogènes. Dans les Nuages, les accès aux ressources sont orchestrés par des contrats permettant de définir un niveau de qualité de service (temps de réponse, disponibilité ...) que le fournisseur doit respecter. Ma thèse a donc contribué à concevoir de nouveaux algorithmes distribués de verrouillage de ressources dans les systèmes large échelle en prenant en compte des notions de qualité de service. Dans un premier temps, mes travaux de thèse se portent sur des algorithmes distribués de verrouillage ayant des contraintes en termes de priorités et de temps. Deux algorithmes d'exclusion mutuelle ont été proposés : un algorithme prenant en compte les priorités des clients et un autre pour des requêtes avec des dates d'échéance. Dans un second temps, j'ai abordé le problème de l'exclusion mutuelle généralisée pour allouer de manière exclusive plusieurs types de ressources hétérogènes. J'ai proposé un nouvel algorithme qui réduit les coûts de synchronisation en limitant la communication entre processus non conflictuels. Tous ces algorithmes ont été implémentés et évalués sur la plateforme nationale Grid 5000. Les évaluations ont montré que nos algorithmes satisfaisaient bien les contraintes applicatives tout en améliorant de manière significative les performances en termes de taux d'utilisation et de temps de réponse. / Distributed large-scale systems such as Grids or Clouds provide large amounts of heterogeneous computing resources. Clouds manage ressource access by contracts that allow to define a quality of service (response time, availability, ...) that the provider has to respect. My thesis focuses on designing new distributed locking algorithms for large scale systems that integrate notions of quality of service. At first, my thesis targets distributed locking algorithms with constraints in terms of priorities and response time. Two mutual exclusion algorithms are proposed: a first algorithm takes into account client-defined priorities and a second one associates requests with deadlines. I then move on to a generalized mutual exclusion problem in order to allocate several types of heterogeneous resources in a exclusive way. I propose a new algorithm that reduces the cost of synchronization by limiting communication between non-conflicting processes.All algorithms have been implemented and evaluated over the national platform Grid 5000. Evaluations show that our algorithms satisfy applicative constraints while improving performance significatively in terms of resources use rate and response time.

Une multitude d'algorithmes d'exclusion mutuelle ont été conçus au cours des vingt cinq dernières années, dans le but d'améliorer les performances liées à l'exécution de sections critiques et aux verrous.Malheureusement, il n'existe actuellement pas d'étude générale et complète au sujet du comportement de ces algorithmes d'exclusion mutuelle sur des applications réalistes (par opposition à des applications synthétiques) qui considère plusieurs métriques de performances, telles que l'efficacité énergétique ou la latence.Dans cette thèse, nous effectuons une analyse pragmatique des mécanismes d'exclusion mutuelle, dans le but de proposer aux développeurs logiciels assez d'informations pour leur permettre de concevoir et/ou d'utiliser des mécanismes rapides, qui passent à l'échelle et efficaces énergétiquement.Premièrement, nous effectuons une étude de performances de 28 algorithmes d'exclusion mutuelle faisant partie de l'état de l'art, en considérant 40 applications et quatre machines multicœurs différentes.Nous considérons non seulement le débit (la métrique de performance traditionnellement considérée), mais aussi l'efficacité énergétique et la latence, deux facteurs qui deviennent de plus en plus importants.Deuxièmement, nous présentons une analyse en profondeur de nos résultats.Plus particulièrement, nous décrivons neufs problèmes de performance liés aux verrous et proposons six recommandations aidant les développeurs logiciels dans le choix d'un algorithme d'exclusion mutuelle, se basant sur les caractéristiques de leur application ainsi que les propriétés des différents algorithmes.A partir de notre analyse détaillée, nous faisons plusieurs observations relatives à l'interaction des verrous et des applications, dont plusieurs d'entre elles sont à notre connaissance originales:(i) les applications sollicitent fortement les primitives lock/unlock mais aussi l'ensemble des primitives de synchronisation liées à l'exclusion mutuelle (ex. trylocks, variables de conditions),(ii) l'empreinte mémoire d'un verrou peut directement impacter les performances de l'application,(iii) pour beaucoup d'applications, l'interaction entre les verrous et l'ordonnanceur du système d'exploitation est un facteur primordial de performance,(iv) la latence d'acquisition d'un verrou a un impact très variable sur la latence d'une application,(v) aucun verrou n'est systématiquement le meilleur,(vi) choisir le meilleur verrou est difficile, et(vii) l'efficacité énergétique et le débit vont de pair dans le contexte des algorithmes d'exclusion mutuelle.Ces découvertes mettent en avant le fait que la synchronisation à base de verrou ne se résume pas seulement à la simple interface "lock - unlock".En conséquence, ces résultats appellent à plus de recherche dans le but de concevoir des algorithmes d'exclusion mutuelle avec une empreinte mémoire faible, adaptatifs et qui implémentent l'ensemble des primitives de synchronisation liées à l'exclusion mutuelle.De plus, ces algorithmes ne doivent pas seulement avoir de bonnes performances d'un point de vue du débit, mais aussi considérer la latence ainsi que l'efficacité énergétique. / A plethora of optimized mutual exclusion lock algorithms have been designed over the past 25 years to mitigate performance bottlenecks related to critical sections and synchronization.Unfortunately, there is currently no broad study of the behavior of these optimized lock algorithms on realistic applications that consider different performance metrics, such as energy efficiency and tail latency.In this thesis, we perform a thorough and practical analysis, with the goal of providing software developers with enough information to achieve fast, scalable and energy-efficient synchronization in their systems.First, we provide a performance study of 28 state-of-the-art mutex lock algorithms, on 40 applications, and four different multicore machines.We not only consider throughput (traditionally the main performance metric), but also energy efficiency and tail latency, which are becoming increasingly important.Second, we present an in-depth analysis in which we summarize our findings for all the studied applications.In particular, we describe nine different lock-related performance bottlenecks, and propose six guidelines helping software developers with their choice of a lock algorithm according to the different lock properties and the application characteristics.From our detailed analysis, we make a number of observations regarding locking algorithms and application behaviors, several of which have not been previously discovered:(i) applications not only stress the lock/unlock interface, but also the full locking API (e.g., trylocks, condition variables),(ii) the memory footprint of a lock can directly affect the application performance,(iii) for many applications, the interaction between locks and scheduling is an important application performance factor,(iv) lock tail latencies may or may not affect application tail latency,(v) no single lock is systematically the best,(vi) choosing the best lock is difficult (as it depends on many factors such as the workload and the machine), and(vii) energy efficiency and throughput go hand in hand in the context of lock algorithms.These findings highlight that locking involves more considerations than the simple "lock - unlock" interface and call for further research on designing low-memory footprint adaptive locks that fully and efficiently support the full lock interface, and consider all performance metrics.

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au concept de stabilisation instantanée. Ainsi, nous avons tout d'abord proposé deux solutions instantanément stabilisantes au problème de parcours en profondeur pour des réseaux enracinés quelconques. Ces deux protocoles sont écrits dans le modèle à états et fonctionnent sous l'hypothèse d'un démon distribué inéquitable : le démon le plus général du modèle. Le premier est basé sur des listes d'identités. Le second utilise un principe de question/réponse pour remplacer les listes d'identités. Nous proposons ensuite deux applications instantanément stabilisantes obtenues à partir de nos deux protocoles de parcours en profondeur. Ces deux applications évaluent des propriétés globales sur le réseau. La première application permet de marquer les points d'articulation et les isthmes du réseau. La seconde application permet d'évaluer si un ensemble donné est un ensemble séparateur du réseau. Enfin, dans une dernière partie, nous adoptons une approche plus générale en étudiant un protocole efficace permettant de transformer semi-automatiquement des protocoles de service mono-initiateurs en protocoles instantanément stabilisants. Un protocole de parcours en profondeur et un protocole de construction d'arbre en largeur illustrent la facilité avec laquelle nous pouvons rendre instantanément stabilisants ce type protocole grâce à notre transformateur. Le protocole de parcours en profondeur est non seulement trivial à écrire mais les performances obtenues en font un compromis quasi idéal entre les protocoles à listes et à questions présentés précédemment. Enfin, grâce à une propriété de comptage due à notre transformateur, nous montrerons comment utiliser ce protocole de parcours pour résoudre en quelques lignes l'exclusion mutuelle de manière instantanément stabilisante.

Avec les progrès technologiques en microéléctronique, les méthodes de conception traditionnelles {\og}tout synchrone{\fg} atteignent leurs limites. Une solution efficace pour résoudre ce problème est de diviser un circuit en plusieurs domaines d'horloge indépendants et de faire communiquer leurs composants avec un réseau sur puce asynchrone. Toutefois, la généralisation de cette solution est limitée par le manque d'outils adaptés à la conception de circuits asynchrones complexes tels que des réseaux sur puce asynchrones. Une contribution de cette thèse, pour pallier cette limitation, a été de développer la bibliothèque ASC qui permet de modéliser fidèlement en SystemC des circuits asynchrones insensibles aux délais. Des facilités de traçage basées sur un modèle de temps distribué ont également été développées pour être en mesure de valider par simulation le comportement d'un modèle ASC. Une dernière contribution de cette thèse a été de définir une méthode de présynthèse des structures de choix qui prennent en compte efficacement les primitives de synchronisation spécifiques aux circuits asynchrones.

Cette thèse aborde le processus ponctuel déterminantal, un modèle probabiliste qui capture la répulsion entre les points d’un certain espace. Celle-ci est déterminée par une matrice de similarité, la matrice noyau du processus, qui spécifie quels points sont les plus similaires et donc moins susceptibles de figurer dans un même sous-ensemble. Contrairement à la sélection aléatoire uniforme, ce processus ponctuel privilégie les sous-ensembles qui contiennent des points diversifiés et hétérogènes. La notion de diversité acquiert une importante grandissante au sein de sciences comme la médecine, la sociologie, les sciences forensiques et les sciences comportementales. Le processus ponctuel déterminantal offre donc une alternative aux traditionnelles méthodes d’échantillonnage en tenant compte de la diversité des éléments choisis. Actuellement, il est déjà très utilisé en apprentissage automatique comme modèle de sélection de sous-ensembles. Son application en statistique est illustrée par trois articles. Le premier article aborde le partitionnement de données effectué par un algorithme répété un grand nombre de fois sur les mêmes données, le partitionnement par consensus. On montre qu’en utilisant le processus ponctuel déterminantal pour sélectionner les points initiaux de l’algorithme, la partition de données finale a une qualité supérieure à celle que l’on obtient en sélectionnant les points de façon uniforme. Le deuxième article étend la méthodologie du premier article aux données ayant un grand nombre d’observations. Ce cas impose un effort computationnel additionnel, étant donné que la sélection de points par le processus ponctuel déterminantal passe par la décomposition spectrale de la matrice de similarité qui, dans ce cas-ci, est de grande taille. On présente deux approches différentes pour résoudre ce problème. On montre que les résultats obtenus par ces deux approches sont meilleurs que ceux obtenus avec un partitionnement de données basé sur une sélection uniforme de points. Le troisième article présente le problème de sélection de variables en régression linéaire et logistique face à un nombre élevé de covariables par une approche bayésienne. La sélection de variables est faite en recourant aux méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov, en utilisant l’algorithme de Metropolis-Hastings. On montre qu’en choisissant le processus ponctuel déterminantal comme loi a priori de l’espace des modèles, le sous-ensemble final de variables est meilleur que celui que l’on obtient avec une loi a priori uniforme. / This thesis presents the determinantal point process, a probabilistic model that captures repulsion between points of a certain space. This repulsion is encompassed by a similarity matrix, the kernel matrix, which selects which points are more similar and then less likely to appear in the same subset. This point process gives more weight to subsets characterized by a larger diversity of its elements, which is not the case with the traditional uniform random sampling. Diversity has become a key concept in domains such as medicine, sociology, forensic sciences and behavioral sciences. The determinantal point process is considered a promising alternative to traditional sampling methods, since it takes into account the diversity of selected elements. It is already actively used in machine learning as a subset selection method. Its application in statistics is illustrated with three papers. The first paper presents the consensus clustering, which consists in running a clustering algorithm on the same data, a large number of times. To sample the initials points of the algorithm, we propose the determinantal point process as a sampling method instead of a uniform random sampling and show that the former option produces better clustering results. The second paper extends the methodology developed in the first paper to large-data. Such datasets impose a computational burden since sampling with the determinantal point process is based on the spectral decomposition of the large kernel matrix. We introduce two methods to deal with this issue. These methods also produce better clustering results than consensus clustering based on a uniform sampling of initial points. The third paper addresses the problem of variable selection for the linear model and the logistic regression, when the number of predictors is large. A Bayesian approach is adopted, using Markov Chain Monte Carlo methods with Metropolis-Hasting algorithm. We show that setting the determinantal point process as the prior distribution for the model space selects a better final model than the model selected by a uniform prior on the model space.