Malgré la hiérarchie mémoire utilisée dans les ordinateurs modernes, il convient toujours d'optimiser l'utilisation des registres du processeur et des mémoires locales gérées de manières logicielles (mémoires locales) présentes dans beaucoup de systèmes embarqués, de processeurs graphiques (GPUs) et de multiprocesseurs. Lors de la compilation, d'un code source vers un langage machine, deux optimisations de la mémoire revêtent une importance capitale : l'allocation de registres et l'allocation de mémoires locales. Dans ce manuscrit de thèse nous nous intéressons à des approches découplées, qui traitent séparément les problèmes d'allocation et d'assignation, permettant d'améliorer les allocations de registres et de mémoires locales. Dans la première partie de la thèse, nous nous penchons sur le problème de l'allocation de registres. Tout d'abord, nous proposons dans le contexte des compilateurs-juste-à-temps, une allocation de registres fractionnées (split register allocation). Avec cette approche l'allocation de registres est effectuée en deux étapes: une faite durant la phase de compilation statique et l'autre pendant la phase de compilation dynamique. Ce qui permet de réduire le temps d'exécution des programmes avec un impact négligeable sur le temps de compilation. Ensuite Nous introduisons une allocation de registres incrémentale qui permet de résoudre d'une manière quasi-optimale le problème d'allocation. Cette méthode est pseudo-polynomiale alors que le problème d'allocation est NP-complet même à l'intérieur d'un « basic block ». Dans la deuxième partie de la thèse nous nous intéressons au problème de l'allocation de mémoires locales. Au vu des dernières avancées dans le domaine de l'allocation de registres, nous étudions dans quelle mesure le problème d'allocation pourrait être séparé de celui de l'assignation dans le contexte des mémoires locales. Dans un premier temps nous validons expérimentalement que les problèmes d'allocation et d'assignation peuvent être résolus séparément. Ensuite, nous procédons à une étude plus théorique d'une approche découplée de l'allocation de mémoires locales. Cela permet d'introduire de nouveaux résultats sur le « submarine-building problem », une variante du « ship-building problem », que nous avons défini. L'un de ces résultats met en évidence pour la première fois une différence de complexité (P vs. NP-complet) entre les graphes d'intervalles et les graphes d'intervalles unitaires. Dans la troisième partie de la thèse nous proposons une nouvelle heuristique, appelée « clustering allocator » fondée sur la construction de sous-graphes stables d'un graphe d'interférence, permettant de découpler aussi bien le problème d'allocation pour les registres que pour les mémoires locales. Cette nouvelle heuristique se veut le pont qui permettra de réconcilier les problèmes d'allocations de registres et de mémoires locales. / Despite the benefit of the memory hierarchy, it is still essential, in order to reduce accesses to higher levels of memory, to have an efficient usage of registers and local memories (also called scratchpad memories) present in most embedded processors, graphical processors (GPUs) and network processors. During the compilation, from a source language to an executable code, there are two optimizations that are of utmost importance: the register allocation and the local memory allocation. In this thesis's report we are interested in decoupled approaches, solving separately the allocation and assignment problems, that helps to improve the quality of the register and local memory allocations. In the first part of this thesis we are interested in two aspects of the register allocation problem: the improvements of the just-in-time (JIT) register allocation and the spill minimization problem. We introduce the split register allocation which leverages the decoupled approach to improve register allocation in the context of JIT compilation. We experimentally validate the effectiveness of split register allocation and its portability with respect to register count variations, relying on annotations whose impact on the bytecode size is negligible. We introduce a new decoupled approach, called iterated-optimal allocation, which focus on the spill minimization problem. The iterated-optimal allocation algorithm achieves results close to optimal while offering pseudo-polynomial guarantees for SSA programs and fast allocations on general programs. In the second part of this thesis, we study how a decoupled local memory allocation can be proposed in light of recent progresses in register allocation. We first validate our intuition for decoupled approach to local memory allocation. Then, we study the local memory allocation in a more theoretical way setting the junction between local memory allocation for linearized programs and weighted interval graph coloring. We design and analyze a new variant of the ship-building problem called the submarine-building problem. We show that this problem is NP-complete on interval graphs, while it is solvable in linear time for proper interval graphs, equivalent to unit interval graphs. The submarine-building problem is the first problem that is known to be NP-complete on interval graphs, while it is solvable in linear time for unit interval graphs. In the third part of this thesis, we propose a heuristic-based solution, the clustering allocator, which decouples the local memory allocation problem and aims to minimize the allocation cost. The clustering allocator while devised for local memory allocation, it appears to be a very good solution to the register allocation problem. After many years of separation, this new algorithm seems to be a bridge to reconcile the local memory allocation and the register allocation problems.

Cette thèse s'intéresse aux traitements d'images et de données non uniformes en utilisant le formalisme des équations aux différences partielles définies sur des graphes pondérés. Nous exploitons ce formalisme afin de transcrire et d'adapter des modèles définis dans le domaine continu vers des formulations discrètes. Les modèles continus considérés dans ce manuscrit proviennent du domaine du traitement des images et sont définis comme des modèles variationnels ou des approches basées sur des équations aux dérivées partielles. Nous nous sommes intéressés à des modèles de régularisation, à la morphologie mathématique et à l'équation eikonale. Afin de transcrire ces modèles définis dans le domaine continu vers des formulations discrètes, nous avons introduit une large famille de nouveaux opérateurs différentiels discrets définis sur des graphes pondérés: différences pondérées, gradients discrets, p-Laplacien. Ces opérateurs permettent de redéfinir les modèles continus considérés dans un cadre discret mais également de proposer un formalisme général permettant de considérer de nombreux problèmes liées aux traitements des images et, plus généralement, de données arbitraires. A partir des modèles discrets de régularisation, de morphologie mathématique et de l'équation eikonale, nous montrons dans ce manuscrit les potentialités de notre formalisme pour des applications telles que le filtrage, la simplification, la segmentation, le regroupement et la classification d'images et de données. Notre formalisme unifie également les traitements locaux et non locaux basés sur des patchs. Nous avons généralisé l'utilisation de ce type de configuration dans les problématiques considérées et montré la supériorité de ces schémas dans le contexte du traitement des images. Notre formalisme est basé sur des graphes pondérés. Cela nous permet d'étendre les modèles définis dans le domaine continu aux traitements de n'importe quel type de donnée pouvant être représenté par cette structure (par exemple des images, des collections d'images, des nuages de points, des variétés, des bases de données, etc.). Finalement, ces travaux de thèse permettent d'envisager de nombreuses pistes de recherche tant dans le domaine du traitement des images que dans des domaines tels que celui de l'apprentissage ou de la fouille de données.