[pt] O principal objetivo deste trabalho é apresentar um novo método para visualização de variedades implícitas de dimensão 3 mergulhadas no R4. Esse método consiste primeiramente de um pré-processamento em CPU utilizando uma árvore 16-Tree e a Aritmética Intervalar para encontrar as regiões do domínio onde a variedade se encontra. Esses dados são posteriormente processados em GPU para efetuar a visualização, e para isso foi utilizada uma generalização da técnica Ray Casting. / [en] The main objective of this work is to present a new method for the visualization of implicit 3-manifolds in R4. This method consists primarily of a preprocessing in the CPU using a 16-tree and Interval Arithmetic to detect regions of the domain where the variety is present. These data are then processed in the GPU to perform the visualization, and for this a generalization of Ray Casting technique was adopted.

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Les primitives de la cryptographie à clé publique reposent sur la difficulté supposée de résoudre certains problèmes mathématiques. Dans ce travail, on s'intéresse à la cryptanalyse du problème du logarithme discret dans les sous-groupes multiplicatifs des corps finis. Les algorithmes de calcul d'index, utilisés dans ce contexte, nécessitent de résoudre de grands systèmes linéaires creux définis sur des corps finis de grande caractéristique. Cette algèbre linéaire représente dans beaucoup de cas le goulot d'étranglement qui empêche de cibler des tailles de corps plus grandes. L'objectif de cette thèse est d'explorer les éléments qui permettent d'accélérer cette algèbre linéaire sur des architectures pensées pour le calcul parallèle. On est amené à exploiter le parallélisme qui intervient dans différents niveaux algorithmiques et arithmétiques et à adapter les algorithmes classiques aux caractéristiques des architectures utilisées et aux spécificités du problème. Dans la première partie du manuscrit, on présente un rappel sur le contexte du logarithme discret et des architectures logicielles et matérielles utilisées. La seconde partie du manuscrit est consacrée à l'accélération de l'algèbre linéaire. Ce travail a donné lieu à deux implémentations de résolution de systèmes linéaires basées sur l'algorithme de Wiedemann par blocs : une implémentation adaptée à un cluster de GPU NVIDIA et une implémentation adaptée à un cluster de CPU multi-cœurs. Ces implémentations ont contribué à la réalisation de records de calcul de logarithme discret dans les corps binaires GF(2^{619}) et GF(2^{809} et dans le corps premier GF(p_{180}) / The security of public-key cryptographic primitives relies on the computational difficulty of solving some mathematical problems. In this work, we are interested in the cryptanalysis of the discrete logarithm problem over the multiplicative subgroups of finite fields. The index calculus algorithms, which are used in this context, require solving large sparse systems of linear equations over finite fields. This linear algebra represents a serious limiting factor when targeting larger fields. The object of this thesis is to explore all the elements that accelerate this linear algebra over parallel architectures. We need to exploit the different levels of parallelism provided by these computations and to adapt the state-of-the-art algorithms to the characteristics of the considered architectures and to the specificities of the problem. In the first part of the manuscript, we present an overview of the discrete logarithm context and an overview of the considered software and hardware architectures. The second part deals with accelerating the linear algebra. We developed two implementations of linear system solvers based on the block Wiedemann algorithm: an NVIDIA-GPU-based implementation and an implementation adapted to a cluster of multi-core CPU. These implementations contributed to solving the discrete logarithm problem in binary fields GF(2^{619}) et GF(2^{809}) and in the prime field GF(p_{180})

Submitted by PPG Engenharia El?trica (engenharia.pg.eletrica@pucrs.br) on 2017-11-08T12:48:45Z No. of bitstreams: 1 Guilherme_Silva_Dissertacao.pdf: 5806780 bytes, checksum: dd97b70975650b889aaa277b7e6f2b19 (MD5) / Approved for entry into archive by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-11-17T12:39:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Guilherme_Silva_Dissertacao.pdf: 5806780 bytes, checksum: dd97b70975650b889aaa277b7e6f2b19 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-17T12:50:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Guilherme_Silva_Dissertacao.pdf: 5806780 bytes, checksum: dd97b70975650b889aaa277b7e6f2b19 (MD5) Previous issue date: 2017-08-14 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES

Mobile technology is improving in quality and capability faster now than ever before. When first introduced, cell phones were strictly used to make voice calls; now, they play satellite radio, MP3s, streaming television, have GPS and navigation capabilities, and have multi-megapixel video cameras. In the near future, cell phones will have programmable graphics processing units (GPU) that will allow users to play games similar to those currently available for top-of-the-line game consoles. Personal digital assistants enable users with full email, scheduling, and internet browsing capabilities in addition to those features offered on cell phones. Underlying all this mobile technology and entertainment is a battery whose technology has just barely tripled in the past 15 years, compared to available disk capacity that has increased over 1,000-fold. Ray tracing is a rendering technique used to generate photorealistic images that include reflections, refraction, participating media, and can fairly easily be extended to include photon mapping for indirect illumination and caustics. In recent years, ray tracing has been implemented on the GPU using various acceleration structures to facilitate rendering. Until now, all studies have used build time and achievable frame rates to determine which acceleration structure is best for ray tracing. We present the very first results comparing both CPU and GPU raytracing using various acceleration structures in terms of energy consumption. By exploring per-pixel costs, we provide insight on the energy consumption and frame rates that can be experienced on cell phones and other mobile devices based on currently available screen resolutions. Our results show that the choice in processing unit has the greatest affect on energy and time costs of ray tracing, followed by the size of the viewport used, and the choice of acceleration structure has the least impact on efficiency. For mobile devices enabled with a programmable GPU, whether it is a cell phone, PDA, or laptop computer, a bounding volume hierarchy implemented on the GPU is the most energy-efficient acceleration structure for ray tracing. Ray tracing on cellular phones with smaller screen resolutions is most energy-efficient using a CPU-based Kd-Tree implementation.

Pervasive use of GPUs across multiple disciplines is a result of continuous adaptation of the GPU architectures to address the needs of upcoming application domains. One such vital improvement is the introduction of the on-chip cache hierarchy, used primarily to filter the high bandwidth demand to the off-chip memory. However, in contrast to traditional CPUs, the cache hierarchy in GPUs is presented with significantly different challenges such as cache thrashing and bandwidth bottlenecks, arising due to small caches and high levels of memory traffic. These challenges lead to severe congestion across the memory hierarchy, resulting in high memory access latencies. In memory-intensive applications, such high memory access latencies often get exposed and can no longer be hidden through multithreading, and therefore adversely impact system performance. In this thesis, we address the inefficiencies across the memory hierarchy in GPUs that lead to such high levels of congestion. We identify three major factors contributing to poor memory system performance: first, disproportionate and insufficient bandwidth resources in the cache hierarchy; second, poor cache management policies; and third, high levels of multithreading. In order to revitalize the memory hierarchy by addressing the above limitations, we propose a three-pronged approach. First, we characterize the bandwidth bottlenecks present across the memory hierarchy in GPUs and identify the architectural parameters that are most critical in alleviating congestion. Subsequently, we explore the architectural design space to mitigate the bandwidth bottlenecks in a cost-effective manner. Second, we identify significant inter-core reuse in GPUs, presenting an opportunity to reuse data among the L1s. We exploit this reuse by connecting the L1 caches with a lightweight ring network to facilitate inter-core communication of shared data. We show that this technique reduces traffic to the L2 cache, freeing up the bandwidth for other accesses. Third, we present Poise, a machine learning approach to mitigate cache thrashing and bandwidth bottlenecks by altering the levels of multi-threading. Poise comprises a supervised learning model that is trained offline on a set of profiled kernels to make good warp scheduling decisions. Subsequently, a hardware inference engine is used to predict good warp scheduling decisions at runtime using the model learned during training. In summary, we address the problem of bandwidth bottlenecks across the memory hierarchy in GPUs by exploring how to best scale, supplement and utilize the existing bandwidth resources. These techniques provide an effective and comprehensive methodology to mitigate the bandwidth bottlenecks in the GPU memory hierarchy.

Explorer et comprendre des données volumétriques ou surfaciques est un des nombreux enjeux du domaine de l'informatique graphique. L'apparence de telles données peut être modélisée et visualisée en utilisant la théorie du transport lumineux. Afin de rendre une telle visualisation compréhensible, le recours à des matériaux transparents est très répandu. Si des solutions existent pour simuler correctement la propagation de la lumière et ainsi afficher des objets semi-transparents, offrir une visualisation compréhensible reste un sujet de recherche ouvert. Le but de cette thèse est double. Tout d'abord, une analyse approfondie du modèle optique pour le transport de la lumière et ses implications sur la génération d'images par ordinateur doit être effectuée. Ensuite, cette connaissance pourra être utilisée pour proposer des solutions efficaces et fiables pour visualiser des milieux transparents et semi-transparents. Dans ce manuscrit, premièrement, nous présentons le modèle optique communément utilisé pour modéliser le transport de la lumière dans des milieux participatifs, sa simplification si l'on réduit la situation à des surfaces et la manière dont ces modèles sont utilisés en informatique graphique pour générer des images. Deuxièmement, nous présentons une solution pour améliorer la représentation des formes dans le cas particulier des surfaces. La technique proposée utilise le transport lumineux comme base pour modifier le processus d'éclairage et modifier l'apparence et l'opacité des matériaux. Troisièmement, nous nous concentrons sur la problématique de l’utilisation de données volumétriques au lieu du cas simplifié des surfaces. Dans ce cas, le fait de ne modifier que les propriétés du matériau a un impact limité. Nous étudions donc comment le transport lumineux peut être utilisé pour fournir des informations utiles à la compréhension de milieux participatifs. Enfin, nous présentons notre modèle de transport lumineux pour les milieux participatifs, qui vise à explorer une région d'intérêt d’un volume. / Exploring and understanding volumetric or surface data is one of the challenges of Computer Graphics. The appearance of these data can be modeled and visualized using light transport theory. For the sake of understanding such a data visualization, transparent materials are widely used. If solutions exist to correctly simulate the light propagation and display semi-transparent objects, offering a understandable visualization remains an open research topic. The goal of this thesis is twofold. First, an in-depth analysis of the optical model for light transport and its implication on computer generated images is performed. Second, this knowledge can be used to tackle the problematic of providing efficient and reliable solution to visualize transparent and semi-transparent media. In this manuscript, we first introduce the general optical model for light transport in participating media, its simplification to surfaces, and how it is used in computer graphics to generate images. Second, we present a solution to improve shape depiction in the special case of surfaces. The proposed technique uses light transport as a basis to change the lighting process and modify the materials appearance and opacity. Third, we focus on the problematic of using full volumetric data instead of the simplified case of surfaces. In this case, changing only the material properties has a limited impact, thus we study how light transport can be used to provide useful information for participating media. Last, we present our light transport model for participating media that aims at exploring part of interest of a volume.

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.

L'émergence des périphériques de capture numériques ont permis le dé- veloppement de l'acquisition 3D pour numériser les propriétés d'un objet réel : sa forme et son apparence. Ce processus fournit une représentation dense et précise d'objets réels et permet de s'abstraire d'un processus de simulation physique coûteux pour modéliser un objet. Ainsi, les problématiques ont évolué et portent non plus uniquement sur la modélisation des caractéristiques d'un objet réel mais sur les traitements de données issues de l'acquisition pour intégrer une copie de la réalité dans un processus de synthèse d'images. Dans ces travaux de thèse, nous proposons de nouvelles représentations pour des fonctions d'apparence issues de l'acquisition dont le but est de dénir un ensemble de modèles multi-échelles, de faible complexité en taille, capable d'être visualisé en temps réel sur le matériel graphique actuel.