Ce travail appartient au domaine de la simulation numérique sur des plates-formes d'exécution distribuées hétérogènes telles que des grilles de calcul. Ce type de plate-forme se caractérise par des possibles changements de condition d'exécution et par une probabilité importante de défaillance de certains composants. Une application qui s'exécute dans un tel environnement se doit d'être adaptable à son contexte d'exécution et tolérante aux pannes. Face à la complexité croissante de la mise en place de cas de calcul sur des grilles de calcul, nous proposons une plateforme logicielle pour la résolution de cas de calcul numérique dans un environnement distribué hétérogène. Nos travaux apportent une solution qui se base sur un système d'agents mobiles, ce qui permet à une application de s'adapter au changement de son environnement d'exécution. Dans un premier temps, nous utilisons le langage pi calcul d'ordre supérieur pour spécifier une « ferme de travailleurs » capable de participer à la résolution de tout type de cas de calcul. Ensuite, nous énonçons des propriétés qui caractérisent le bon fonctionnement de ce système avec une logique temporelle TCTL. Pour cela, nous souhaitons modéliser notre système à l'aide d'automates temporisés à partir des termes définis par la spécification formelle en pi calcul. Dans ce but, nous définissons une transformation de termes écrits en pi calcul en automates temporisés. Les propriétés sont alors vérifiées avec l'outil UppAal. Pour valider ce travail de modélisation, nous avons réalisé le framework MCA (pour Mobile Computing Architecture). Celui-ci propose un ensemble d'outils facilitant la mise en place de composants sur un environnement distribué hétérogène dans le but d'effectuer la résolution de cas de calcul. La librairie avec laquelle sont développés ces composants, qu'ils soient mobiles ou non, est implantée en Java et se base les technologies Jini et JavaSpaces. Enfin, nous réalisons l'évaluation du framework MCA en procédant à la résolution de trois cas de calcul différents. Chacune de ces expériences, réalisées sur une grappe de 20 noeuds, nous permet de montrer les caractéristiques essentielles de notre framework : une simplicité de programmation, un faible surcoût en temps d'exécution sans l'activation de la tolérance aux pannes et une tolérance aux pannes efficace / This work belongs to the domain of numerical simulation on heterogeneous distributed platforms such as grids. This type of platform is characterized by possible changes in execution conditions and a significant probability of some components failure. An application running in such an environment must be adaptable to its execution context and fault tolerant. Facing the growing complexity of implementing computation cases on grid computing, we propose a software platform which solves numerical computation cases in a distributed heterogeneous environment. Our work provides a solution based on a mobile agent system, which allows an application to adapt to change in its execution environment. At first, we use the higher-order pi calculus language to specify a « farm of workers » able to take part in solving any type of computation case. Then we set the properties that characterize the system's correct execution with a temporal logic TCTL. In order to do this, we perform a temporal modeling system based on terms defined by the formal specification in pi calculus. To achieve this transformation, we define a translation of terms written in pi calculus into timed automata. The properties are verified with the UppAal tool. To validate this modeling work, we develop the MCA (for Mobile Computing Architecture) framework. It offers a set of tools which facilitate the implementation of distributed heterogeneous components in order to solve computation cases. These components, mobile or not, are developed with a library written in Java and which uses Jini and JavaSpaces technologies. Finally, our framework is evaluated through the resolution of three different computation cases. Each of these experiments, performed on a 20 node cluster allow us to highlight our framework's main characteristics : programming simplicity, low overhead in execution time without the fault tolerance activation and efficient fault tolerance

Les performances des outils numériques de simulation électromagnétique de structures complexes, i.e., échelles multiples, sont souvent limitées par les ressources informatiques disponibles. De nombreux méso-centres, fermes et grilles de calcul, se créent actuellement sur les campus universitaires. Utilisant ces ressources informatiques mutualisées, ce travail de thèse s'attache à évaluer les potentialités du concept de grille de calcul (Grid Computing) pour la simulation électromagnétique de structures multi-échelles. Les outils numériques de simulation électromagnétique n'étant pas conçus pour être utilisés dans un environnement distribué, la première étape consistait donc à les modifier afin de les déployer sur une grille de calcul. Une analyse approfondie a ensuite été menée pour évaluer les performances des outils de simulation ainsi déployés sur l'infrastructure informatique. Des nouvelles approches pour le calcul électromagnétique distribué avec ces outils sont présentées et validées. En particulier, ces approches permettent la réalisation de simulation électromagnétique de structures à échelles multiples en un temps record et avec une souplesse d'utilisation.

Les Simulations Monte-Carlo SMC représentent actuellement en imagerie médicale nucléaire un outil puissant d'aide à la conception et à l'optimisation des détecteurs, et à l'évaluation des algorithmes de reconstruction et des méthodes de correction des effets physiques responsables de la dégradation des images reconstruites (atténuation, diffusion, etc.). L'inconvénient majeur des simulations Monte-Carlo réside dans le temps de calcul important qu'elles nécessitent. Au cours de cette thèse, nous avons tiré parti de la plate-forme de SMC GATE (Geant4 Application for Tomographic Emission) dédiée aux examens SPECT/PET pour une modélisation réaliste des phénomènes physiques, et de la grille de calcul légère CiGri (CIMENT Grid) afin de réduire le temps de calcul. Le premier objectif de cette thèse consiste à modéliser la gamma-caméra Biospace dédiée à l'imagerie petit animal à l'aide du logiciel GATE. Le modèle de la gamma-caméra est validé en comparant les résultats issus des simulations GATE avec les données acquises expérimentalement. Les résultats des simulations reproduisent avec précision les performances mesurées de la gamma-caméra. Le modèle validé est ensuite utilisé pour l'évaluation de l'algorithme de Novikov-Natterer de reconstruction analytique de la transformée de Radon atténuée. Les résultats de cette étude montrent que l'algorithme de reconstruction de Novikov-Natterer permet d'améliorer les images d'un point de vue qualitatif et quantitatif par rapport à la méthode analytique standard FBP

Depuis une dizaine d'année, l'évolution des machines de calcul tend vers des architectures parallèles et hétérogènes. Composées de plusieurs nœuds connectés via un réseau incluant chacun des unités de traitement hétérogènes, ces grilles offrent de grandes performances. Pour programmer ces architectures, l'utilisateur doit s'appuyer sur des modèles de programmation comme MPI, OpenMP, CUDA. Toutefois, il est toujours difficile d'obtenir à la fois une bonne productivité du programmeur, qui passe par une abstraction des spécificités de l'architecture et performances. Dans cette thèse, nous proposons d'exploiter l'idée qu'un modèle de programmation spécifique à un domaine applicatif particulier permet de concilier ces deux objectifs antagonistes. En effet, en caractérisant une famille d'applications, il est possible d'identifier des abstractions de haut niveau permettant de les modéliser. Nous proposons deux modèles spécifiques au traitement du signal et de l'image sur cluster hétérogène. Le premier modèle est statique. Nous lui apportons une fonctionnalité de migration de tâches. Le second est dynamique, basé sur le support exécutif StarPU. Les deux modèles offrent d'une part un haut niveau d'abstraction en modélisant les applications de traitement du signal et de l'image sous forme de graphe de flot de données et d'autre part, ils permettent d'exploiter efficacement les différents niveaux de parallélisme tâche, données, graphe. Ces deux modèles sont validés par plusieurs implémentations et comparaisons incluant deux applications de traitement de l'image du monde réel sur cluster CPU-GPU. / Since a decade, computing systems evolved to parallel and heterogeneous architectures. Composed of several nodes connected via a network and including heterogeneous processing units, clusters achieve high performances. To program these architectures, the user must rely on programming models such as MPI, OpenMP or CUDA. However, it is still difficult to conciliate productivity provided by abstracting the architectural specificities, and performances. In this thesis, we exploit the idea that a programming model specific to a particular domain of application can achieve these antagonist goals. In fact, by characterizing a family of application, it is possible to identify high level abstractions to efficiently model them. We propose two models specific to the implementation of signal and image processing applications on heterogeneous clusters. The first model is static. We enrich it with a task migration feature. The second model is dynamic, based on the StarPU runtime. Both models offer firstly a high level of abstraction by modeling image and signal applications as a data flow graph and secondly they efficiently exploit task, data and graph parallelisms. We validate these models with different implementations and comparisons including two real-world applications of images processing on a CPU-GPU cluster.

Les performances des outils numériques de simulation électromagnétique de structures complexes, i.e., échelles multiples, sont souvent limitées par les ressources informatiques disponibles. De nombreux méso-centres, fermes et grilles de calcul, se créent actuellement sur les campus universitaires. Utilisant ces ressources informatiques mutualisées, ce travail de thèse s'attache à évaluer les potentialités du concept de grille de calcul (Grid Computing) pour la simulation électromagnétique de structures multi-échelles. Les outils numériques de simulation électromagnétique n'étant pas conçus pour être utilisés dans un environnement distribué, la première étape consistait donc à les modifier afin de les déployer sur une grille de calcul. Une analyse approfondie a ensuite été menée pour évaluer les performances des outils de simulation ainsi déployés sur l'infrastructure informatique. Des nouvelles approches pour le calcul électromagnétique distribué avec ces outils sont présentées et validées. En particulier, ces approches permettent la réalisation de simulation électromagnétique de structures à échelles multiples en un temps record et avec une souplesse d'utilisation. / The numerical electromagnetic tools for complex structures simulation, i.e. multi-scale, are often limited by available computation resources. Nowadays, Grid computing has emerged as an important new field, based on shared distributed computing resources of Universities and laboratories. Using these shared resources, this study is focusing on grid computing potential for electromagnetic simulation of multi-scale structure. Since the numerical simulations tools codes are not initially written for distributed environment, the first step consists to adapt and deploy them in Grid computing environment. A performance study is then realized in order to evaluate the efficiency of execution on the test-bed infrastructure. New approaches for distributing the electromagnetic computations on the grid are presented and validated. These approaches allow a very remarkable simulation time reduction for multi-scale structures and friendly-user interfaces

Les grilles de calcul sont une nouvelle Technologie de l'Information permettant la collecte et le partage de l'information, la mise en réseau d'experts et la mobilisation de ressources en routine ou en urgence. Elles ouvrent de nouvelles perspectives de réduction des coûts et d'accélération de la recherche in silico de médicaments contre les maladies négligées et émergentes. Dans ce contexte, la première partie de la thèse a porté sur la conception de services bio-informatiques sur grille. Ils facilitent le déploiement et la mise à jour sur la grille RUGBI de logiciels et de bases de données. La seconde partie a vu le déploiement d'expériences de criblage virtuel à haut débit sur l'infrastructure de grille EGEE. Les expériences ont démontré que les grilles collaboratives ont la capacité à mobiliser d'importantes ressources de calcul dans des buts bien définis pendant une période de temps significative, et qu'elles produisent des résultats biologiques pertinents.