Les progrès des technologies de la micro-électronique ont permis d'embarquer des circuits numériques dans des objets multiples et divers (téléphones, GPS, automobiles, etc.) dont ils ont enrichi les fonctionnalités et amélioré les performances à moindre coût. Conjointement, l'essor rapide et constant de ces applications a amené des contraintes de conception sans précédent (contraintes de coût, de performance, de consommation, etc.). Dans ce contexte, l'émergence des architectures reconfigurables à grain épais a ouvert la voie à de nouveaux compromis entre performances et flexibilité. À ce jour, la mise en oeuvre des mécanismes de reconfiguration matérielle a principalement concerné les aspects calculatoires de ces architectures. Or, les applications embarquées (multimédia) manipulent des volumes de données croissants, engendrant une sollicitation intensive des ressources de mémorisation. En outre, l'hétérogénéité et l'évolutivité des traitements induits ne permet plus d'envisager l'élaboration de solutions de stockage dédiées dans un objectif de performance et de maîtrise de la consommation. Aussi, dans le cadre de cette thèse, nous avons développé le modèle RTL, valide et fonctionnel, d'une architecture reconfigurable que nous avons nommé MOREA (acronyme de Memory-Oriented Reconfigurable Embedded Architecture) et dont la structure mémoire est flexible. Celle-ci est organisée en un pavage de tuiles de traitement et de stockage qui supportent les processus d'une application. Au sein d'une tuile, les tâches du processus sont exécutées par quatre clusters qui intègrent des ressources mémoire et de calcul. Ces clusters communiquent entre eux et avec une mémoire de tuile, contenant les données partagées par les tâches du processus, grâce à une interconnexion flexible de type crossbar. Dès lors, cette structure permet de minimiser les mouvements de données au sein de MOREA et notamment le nombre d'accès mémoire et donc d'en atténuer l'impact sur la puissance de calcul et la dissipation énergétique du système. De plus, les gains obtenus sont maximisés grâce à une unité de génération d'adresses programmable dont l'architecture a été définie en fonction des caractéristiques des applications de traitement du signal et de l'image. Celle-ci intègre notamment un accélérateur matériel pour la génération de séquences d'adresses régulières. Cette architecture permet dès lors, comparativement à une solution programmable classique, d'améliorer significativement les performances de l'unité de génération d'adresses, d'un facteur 6 en terme de Millions d'Adresses générées Par Seconde (MAPS), tout en réduisant drastiquement sa consommation d'énergie de 96%.

Cette thèse présente nos travaux de recherche qui ont comme principal objectif d'assurer la portabilité des performances et le passage à l'échelle des applications scientifiques complexes exécutées sur des plates-formes multi-coeurs parallèles et hiérarchiques. La portabilité des performances est obtenue lorsque l'ordonnancement des tâches d'une application permet de réduire les périodes d'inactivité des coeurs de la plate-forme. Cette portabilité des performances peut être affectée par différents problèmes tels que des déséquilibres de charge, des communications coûteuses et des surcoûts provenant de l'ordonnancement des tâches. Le déséquilibre de charge est la conséquence de comportements de charges irrégulières et dynamiques, où le volume de calcul varie dynamiquement en fonction de la tâche et de l'étape de simulation. Les communications coûteuses sont provoquées par un ordonnancement qui ne prend pas en compte les différents temps de communication entre tâches sur une plate-forme hiérarchique. Cela est accentué par des communications non uniformes et asymétriques au niveau mémoire et réseau. Enfin, ces surcoûts peuvent être générés par des algorithmes de placement trop complexes dont les coûts ne seraient pas compensés par les gains de performance.Pour atteindre cet objectif de portabilité des performances, notre approche repose sur une récolte d'informations précises sur la topologie de la machine qui vont aider les algorithmes d'ordonnancement de tâches à prendre les bonnes décisions. Dans ce contexte, nous avons proposé une modélisation générique de la topologie des plates-formes parallèles. Le modèle comprend des latences et des bandes passantes mesurées de la mémoire et du réseau qui mettent en évidence des asymétries. Ces informations sont utilisées par nos trois algorithmes d'équilibrage de charge nommés NucoLB, HwTopoLB, et HierarchicalLB. De plus, ces algorithmes utilisent des informations provenant de l'exécution de l'application. NucoLB se concentre sur les aspects non uniformes de plates-formes parallèles, alors que HwTopoLB considère l'ensemble de la hiérarchie pour ses décisions, et HierarchicalLB combine ces algorithmes hiérarchiquement pour réduire son surcoût d'ordonnancement de tâches. Ces algorithmes cherchent à atténuer le déséquilibre de charge et des communications coûteuses tout en limitant les surcoûts de migration des tâches.Les résultats expérimentaux avec les trois régulateurs de charge proposés ont montré des améliorations de performances sur les meilleurs algorithmes de l'état de l'art: NucoLB a présenté jusqu'à 19% d'amélioration de performances sur un noeud de calcul; HwTopoLB a amélioré les performances en moyenne de 19%, et HierarchicalLB a surclassé HwTopoLB de 22% en moyenne sur des plates-formes avec plus de dix noeuds de calcul. Ces résultats ont été obtenus en répartissant la charge entre les ressources disponibles, en réduisant les coûts de communication des applications, et en gardant les surcoûts d'équilibrage de charge faibles. En ce sens, nos algorithmes d'équilibrage de charge permettent la portabilité des performances pour les applications scientifiques tout en étant indépendant de l'application et de l'architecture du système. / This thesis presents our research to provide performance portability and scalability to complex scientific applications running over hierarchical multicore parallel platforms. Performance portability is said to be attained when a low core idleness is achieved while mapping a given application to different platforms, and can be affected by performance problems such as load imbalance and costly communications, and overheads coming from the task mapping algorithm. Load imbalance is a result of irregular and dynamic load behaviors, where the amount of work to be processed varies depending on the task and the step of the simulation. Meanwhile, costly communications are caused by a task distribution that does not take into account the different communication times present in a hierarchical platform. This includes nonuniform and asymmetric communication costs at memory and network levels. Lastly, task mapping overheads come from the execution time of the task mapping algorithm trying to mitigate load imbalance and costly communications, and from the migration of tasks.Our approach to achieve the goal of performance portability is based on the hypothesis that precise machine topology information can help task mapping algorithms in their decisions. In this context, we proposed a generic machine topology model of parallel platforms composed of one or more multicore compute nodes. It includes profiled latencies and bandwidths at memory and network levels, and highlights asymmetries and nonuniformity at both levels. This information is employed by our three proposed topology-aware load balancing algorithms, named NucoLB, HwTopoLB, and HierarchicalLB. Besides topology information, these algorithms also employ application information gathered during runtime. NucoLB focuses on the nonuniform aspects of parallel platforms, while HwTopoLB considers the whole hierarchy in its decisions, and HierarchicalLB combines these algorithms hierarchically to reduce its task mapping overhead. These algorithms seek to mitigate load imbalance and costly communications while averting task migration overheads.Experimental results with the proposed load balancers over different platform composed of one or more multicore compute nodes showed performance improvements over state of the art load balancing algorithms: NucoLB presented improvements of up to 19% on one compute node; HwTopoLB experienced performance improvements of 19% on average; and HierarchicalLB outperformed HwTopoLB by 22% on average on parallel platforms with ten or more compute nodes. These results were achieved by equalizing work among the available resources, reducing the communication costs experienced by applications, and by keeping load balancing overheads low. In this sense, our load balancing algorithms provide performance portability to scientific applications while being independent from application and system architecture.

De nos jours, des efforts majeurs pour la conception de systèmes sur puces performants et efficaces énergétiquement sont en cours. Le déclin de la loi de Moore au début du XX e siècle a poussé les concepteurs à augmenter le nombre de cœurs par processeur pour continuer d’améliorer les performances. En conséquence, la surface de silicium occupée par les mémoires caches a augmentée. La finesse de gravure toujours plus petite a également fait augmenter le courant de fuite des transistors CMOS. Ainsi, la consommation énergétique des mémoires occupe une part de plus en plus importante dans la consommation globale des puces. Pour diminuer cette consommation, de nouvelles technologies de mémoires émergent depuis une dizaine d’années : les mémoires non volatiles (NVM). Ces mémoires ont la particularité d’avoir un courant de fuite très faible comparé aux technologies CMOS classiques. De fait, leur utilisation dans une architecture permettrait de diminuer la consommation globale de la hiérarchie de caches. Cependant, ces technologies souffrent de latences d’accès plus élevées que la SRAM, de coûts énergétiques d’accès plus importants et d’une durée de vie limitée. Leur intégration à des systèmes sur puces nécessite de continuer à rechercher des solutions. Cette thèse cherche à évaluer l’impact d’un changement de technologie dans la hiérarchie de caches.Plus spécifiquement, elle s’intéresse au cache de dernier niveau (LLC) et la technologie non volatile considérée est la STT-MRAM. Nos travaux adoptent un point de vue architectural dans lequel une modification de la technologie n’est pas retenue. Nous cherchons alors à intégrer les caractéristiques différentes de la STT-MRAM lors de la conception de la hiérarchie mémoire. Une première étude a permis de mettre en place un cadre d’exploration architectural pour des systèmes contenant des mémoires émergentes. Une seconde étude sur les optimisations architecturales au niveau du LLC a été menée pour identifier quelles sont les opportunités d’intégration de la STT-MRAM. Le but est d’améliorer l’efficacité énergétique tout en atténuant les pénalités d’accès dues aux fortes latences de cette technologie. / Today, intensive efforts to design energy-efficient and high-performance systems-on-chip (SoCs) are underway. Moore’s end in the early 20 th century pushed designers to increase the number of core per processor to continue to improve the performance. As a result, the silicon area occupied by cache memories has increased. The ever smaller technology node also increased the leakage current of CMOS transistors. Thus, the energy consumption of memories represents an increasingly important part in the overall consumption of chips.To reduce this energy consumption, new memory technologies have emerged overthe past decade : non-volatile memories (NVM). These memories have the particularity of having a very low leakage current compared to conventional CMOS technologies. In fact, their use in an architecture would reduce the overall consumption of the cache hierarchy. However, these technologies sufferfrom higher access latencies than SRAM, higher access energy costs and limitedlifetime. Their integration into SoCs requires a continuous research effort.This thesis work aims to evaluate the impact of a change in technology in the cache hierarchy. More specifically, we are interested in the Last-Level Cache(LLC) and we consider the STT-MRAM technology. Our work adopts an architectural point of view in which a modification of the technology is not retained. Then,we try to integrate the different characteristics of the STT-MRAM atarchitectural level when designing the memory hierarchy. A first study set upan architectural exploration framework for systems containing emerging memories. A second study on architectural optimizations at LLC was conducted toidentify opportunities for the integration of STT-MRAM. The goal is to improve energy efficiency while reducing access penalties due to the high latency ofthis technology.

Les problématiques de consommation dans la hiérarchie mémoire sont très présentes dans les architectures actuelles que ce soit pour les systèmes embarqués limités par leurs batteries ou pour les supercalculateurs limités par leurs enveloppes thermiques. Introduire une information de classification dans le système mémoire permet une gestion hétérogène, adaptée à chaque type particulier de données. Nous nous sommes intéressé dans cette thèse plus précisément aux données en lecture seule et étudions les possibilités d’une gestion spécifique dans la hiérarchie mémoire à travers un codesign compilation/architecture. Cela permet d’ouvrir de nouveaux potentiels en terme de localité des données, passage à l’échelle des architectures ou design des mémoires. Evaluée par simulation sur une architecture multi-coeurs, la solution mise en oeuvre permet des gains significatifs en terme de réduction de la consommation d’énergie à performance constante. / The energy consumption of the memory system in modern architectures is a major issue for embedded system limited by their battery or supercalculators limited by their Thermal Design Power. Using a classification information in the memory system allows a heterogeneous management of data, more specific to each kind of data. During this thesis, we focused on the specific management of read-only data into the memory system through a compilation/architecture codesign. It allows to explore new potentials in terms of data locality, scalability of the system or cache designs. Evaluated by simulation with multi-core architecture, the proposed solution others significant energy consumption reduction while keeping the performance stable.

Nous assistons aujourd’hui à une croissance vertigineuse des volumes de données. Cela exerce une pression sur les infrastructures de stockage et les logiciels de traitement de données comme les Systèmes de Gestion de Base de Données (SGBD). De nouvelles technologies ont vu le jour et permettent de réduire la pression exercée par les grandes masses de données. Nous nous intéressons particulièrement aux nouvelles technologies de mémoires secondaires comme les supports de stockage SSD (Solid State Drive) à base de mémoire Flash. Les supports de stockage SSD offrent des performances jusqu’à 10 fois plus élevées que les supports de stockage magnétiques. Cependant, ces nouveaux supports de stockage offrent un nouveau modèle de performance. Cela implique l’optimisation des coûts d’E/S pour les algorithmes de traitement et de gestion des données. Dans cette thèse, nous proposons un modèle des coûts d’E/S sur SSD pour les algorithmes de traitement de données. Ce modèle considère principalement le volume des données, l’espace mémoire alloué et la distribution des données. Nous proposons également un nouvel algorithme de tri en mémoire secondaire : MONTRES. Ce dernier est optimisé pour réduire le coût des E/S lorsque le volume de données à trier fait plusieurs fois la taille de la mémoire principale. Nous proposons enfin un mécanisme de pré-chargement de données : Lynx. Ce dernier utilise un mécanisme d’apprentissage pour prédire et anticiper les prochaines lectures en mémoire secondaire. / The growing volume of data poses a real challenge to data processing software like DBMS (DataBase Management Systems) and data storage infrastructure. New technologies have emerged in order to face the data volume challenges. We considered in this thesis the emerging new external memories like flash memory-based storage devices named SSD (Solid State Drive).SSD storage devices offer a performance gain compared to the traditional magnetic devices.However, SSD devices offer a new performance model that involves 10 cost optimization for data processing and management algorithms.We proposed in this thesis an 10 cost model to evaluate the data processing algorithms. This model considers mainly the SSD 10 performance and the data distribution.We also proposed a new external sorting algorithm: MONTRES. This algorithm includes optimizations to reduce the 10 cost when the volume of data is greater than the allocated memory space by an order of magnitude. We proposed finally a data prefetching mechanism: Lynx. This one makes use of a machine learning technique to predict and to anticipate future access to the external memory.

Le secteur Semi-conducteurs avec l'avènement de fabrication submicroniques coule dessous de 45 nm ont commencé à relever de nouveaux défis pour continuer à évoluer en fonction de la loi de Moore. En ce qui concerne l'adoption généralisée de systèmes embarqués une contrainte majeure est devenu la consommation d'énergie de l'IC. En outre, les technologies de mémoire comme le standard actuel de la technologie de mémoire intégré pour la hiérarchie de la mémoire, la mémoire SRAM, ou le flash pour le stockage non-volatile ont des contraintes complexes extrêmes pour être en mesure de produire des matrices de mémoire aux nœuds technologiques 45 nm ci-dessous. Un important est jusqu'à présent mémoire non volatile n'a pas été adopté dans la hiérarchie mémoire, en raison de sa densité et comme le flash sur la nécessité d'un fonctionnement multi-tension.Ces thèses ont fait, par le travail dans l'objectif de ces contraintes et de fournir quelques réponses. Dans la thèse sera présenté méthodes et les résultats extraits de ces méthodes pour corroborer notre objectif de définir une feuille de route à adopter une nouvelle technologie de mémoire non volatile, de faible puissance, à faible fuite, SEU / MEU-résistant, évolutive et avec similaire le rendement en courant de la SRAM, physiquement équivalente à SRAM, ou encore mieux, avec une densité de surface de 4 à 8 fois la surface d'une cellule SRAM, sans qu'il soit nécessaire de domaine multi-tension comme FLASH. Cette mémoire est la MRAM (mémoire magnétique), selon l'ITRS avec un candidat pour remplacer SRAM dans un proche avenir. MRAM au lieu de stocker une charge, ils stockent l'orientation magnétique fournie par l'orientation de rotation-couple de l'alliage sans la couche dans la MTJ (Magnetic Tunnel Junction). Spin est un état quantical de la matière, que dans certains matériaux métalliques peuvent avoir une orientation ou son couple tension à appliquer un courant polarisé dans le sens de l'orientation du champ souhaitée.Une fois que l'orientation du champ magnétique est réglée, en utilisant un amplificateur de lecture, et un flux de courant à travers la MTJ, l'élément de cellule de mémoire de MRAM, il est possible de mesurer l'orientation compte tenu de la variation de résistance, plus la résistance plus faible au passage de courant, le sens permettra d'identifier un zéro logique, diminuer la résistance de la SA détecte une seule logique. Donc, l'information n'est pas une charge stockée, il s'agit plutôt d'une orientation du champ magnétique, raison pour laquelle il n'est pas affecté par SEU ou MEU due à des particules de haute énergie. En outre, il n'est pas dû à des variations de tensions de modifier le contenu de la cellule de mémoire, le piégeage charges dans une grille flottante.En ce qui concerne la MRAM, cette thèse a par adresse objective sur les aspects suivants: MRAM appliqué à la hiérarchie de la mémoire:- En décrivant l'état actuel de la technique dans la conception et l'utilisation MRAM dans la hiérarchie de mémoire;- En donnant un aperçu d'un mécanisme pour atténuer la latence d'écriture dans MRAM au niveau du cache (Principe de banque de mémoire composite);- En analysant les caractéristiques de puissance d'un système basé sur la MRAM sur Cache L1 et L2, en utilisant un débit d'évaluation dédié- En proposant une méthodologie pour déduire une consommation d'énergie du système et des performances.- Et pour la dernière base dans les banques de mémoire analysant une banque mémoire Composite, une description simple sur la façon de générer une banque de mémoire, avec quelques compromis au pouvoir, mais la latence équivalente à la SRAM, qui maintient des performances similaires. / The Semiconductors Industry with the advent of submicronic manufacturing flows below 45 nm began to face new challenges to keep evolving according with the Moore's Law. Regarding the widespread adoption of embedded systems one major constraint became power consumption of IC. Also, memory technologies like the current standard of integrated memory technology for memory hierarchy, the SRAM, or the FLASH for non-volatile storage have extreme intricate constraints to be able to yield memory arrays at technological nodes below 45nm. One important is up until now Non-Volatile Memory weren't adopted into the memory hierarchy, due to its density and like flash the necessity of multi-voltage operation. These theses has by objective work into these constraints and provide some answers. Into the thesis will be presented methods and results extracted from this methods to corroborate our goal of delineate a roadmap to adopt a new memory technology, non-volatile, low-power, low-leakage, SEU/MEU-resistant, scalable and with similar performance as the current SRAM, physically equivalent to SRAM, or even better with a area density between 4 to 8 times the area of a SRAM cell, without the necessity of multi-voltage domain like FLASH. This memory is the MRAM (Magnetic Memory), according with the ITRS one candidate to replace SRAM in the near future. MRAM instead of storing charge, they store the magnetic orientation provided by the spin-torque orientation of the free-layer alloy in the MTJ (Magnetic Tunnel Junction). Spin is a quantical state of matter, that in some metallic materials can have it orientation or its torque switched applying a polarized current in the sense of the field orientation desired. Once the magnetic field orientation is set, using a sense amplifier, and a current flow through the MTJ, the memory cell element of MRAM, it is possible to measure the orientation given the resistance variation, higher the resistance lower the passing current, the sense will identify a logic zero, lower the resistance the SA will sense a one logic. So the information is not a charge stored, instead it is a magnetic field orientation, reason why it is not affected by SEU or MEU caused due to high energy particles. Also it is not due to voltages variations to change the memory cell content, trapping charges in a floating gate. Regarding the MRAM, this thesis has by objective address the following aspects: MRAM applied to memory Hierarchy: - By describing the current state of the art in MRAM design and use into memory hierarchy; - by providing an overview of a mechanism to mitigate the latency of writing into MRAM at the cache level (Principle to composite memory bank); - By analyzing power characteristics of a system based on MRAM on CACHE L1 and L2, using a dedicated evaluation flow- by proposing a methodology to infer a system power consumption, and performances.- and for last based into the memory banks analysing a Composite Memory Bank, a simple description on how to generate a memory bank, with some compromise in power, but equivalent latency to the SRAM, that keeps similar performance.

Les progrès des technologies de la micro-électronique ont permis d'embarquer des circuits numériques dans des objets multiples et divers (téléphones, GPS, automobiles, etc.) dont ils ont enrichi les fonctionnalités et amélioré les performances à moindre coût. Conjointement, l'essor rapide et constant de ces applications a amené des contraintes de conception sans précédent (contraintes de coût, de performance, de consommation, etc.). Dans ce contexte, l'émergence des architectures reconfigurables à grain épais a ouvert la voie à de nouveaux compromis entre performances et flexibilité. À ce jour, la mise en oeuvre des mécanismes de reconfiguration matérielle a principalement concerné les aspects calculatoires de ces architectures. Or, les applications embarquées (multimédia) manipulent des volumes de données croissants, engendrant une sollicitation intensive des ressources de mémorisation. En outre, l'hétérogénéité et l'évolutivité des traitements induits ne permet plus d'envisager l'élaboration de solutions de stockage dédiées dans un objectif de performance et de maîtrise de la consommation. Aussi, dans le cadre de cette thèse, nous avons développé le modèle RTL, valide et fonctionnel, d'une architecture reconfigurable que nous avons nommé MOREA (acronyme de Memory-Oriented Reconfigurable Embedded Architecture) et dont la structure mémoire est flexible. Celle-ci est organisée en un pavage de tuiles de traitement et de stockage qui supportent les processus d'une application. Au sein d'une tuile, les tâches du processus sont exécutées par quatre clusters qui intègrent des ressources mémoire et de calcul. Ces clusters communiquent entre eux et avec une mémoire de tuile, contenant les données partagées par les tâches du processus, grâce à une interconnexion flexible de type crossbar. Dès lors, cette structure permet de minimiser les mouvements de données au sein de MOREA et notamment le nombre d'accès mémoire et donc d'en atténuer l'impact sur la puissance de calcul et la dissipation énergétique du système. De plus, les gains obtenus sont maximisés grâce à une unité de génération d'adresses programmable dont l'architecture a été définie en fonction des caractéristiques des applications de traitement du signal et de l'image. Celle-ci intègre notamment un accélérateur matériel pour la génération de séquences d'adresses régulières. Cette architecture permet dès lors, comparativement à une solution programmable classique, d'améliorer significativement les performances de l'unité de génération d'adresses, d'un facteur 6 en terme de Millions d'Adresses générées Par Seconde (MAPS), tout en réduisant drastiquement sa consommation d'énergie de 96%.

Les tâches critiques en systèmes temps-réel sont soumises à des contraintes temporelles et de correction. La validation d'un tel système repose sur l'estimation du comportement temporel au pire cas de ses tâches. Le partage de ressources, inhérent aux architectures multi-cœurs, entrave le calcul de ces estimations. Le comportement temporel d'une tâche dépend de ses rivales du fait de l'arbitrage de l'accès aux ressources ou de modifications concurrentes de leur état. Cette étude vise à l'estimation de la contribution temporelle de la hiérarchie mémoire au pire temps d'exécution de tâches critiques. Les méthodes existantes, pour caches d'instructions, sont étendues afin de supporter caches de données privés et partagés, et permettre l'analyse de hiérarchies mémoires riches. Le court-circuitage de cache est ensuite utilisé pour réduire la pression sur les caches partagés. Nous proposons à cette fin différentes heuristiques basées sur la capture de la réutilisation de blocs de cache entre différents accès mémoire. Notre seconde proposition est la politique de partitionnement Preti qui permet l'allocation d'un espace sans conflits à une tâche. Preti favorise aussi les performances de tâches non critiques concurrentes aux temps-réel dans les systèmes de criticité hybride.

Le secteur Semi-conducteurs avec l'avènement de fabrication submicroniques coule dessous de 45 nm ont commencé à relever de nouveaux défis pour continuer à évoluer en fonction de la loi de Moore. En ce qui concerne l'adoption généralisée de systèmes embarqués une contrainte majeure est devenu la consommation d'énergie de l'IC. En outre, les technologies de mémoire comme le standard actuel de la technologie de mémoire intégré pour la hiérarchie de la mémoire, la mémoire SRAM, ou le flash pour le stockage non-volatile ont des contraintes complexes extrêmes pour être en mesure de produire des matrices de mémoire aux nœuds technologiques 45 nm ci-dessous. Un important est jusqu'à présent mémoire non volatile n'a pas été adopté dans la hiérarchie mémoire, en raison de sa densité et comme le flash sur la nécessité d'un fonctionnement multi-tension.Ces thèses ont fait, par le travail dans l'objectif de ces contraintes et de fournir quelques réponses. Dans la thèse sera présenté méthodes et les résultats extraits de ces méthodes pour corroborer notre objectif de définir une feuille de route à adopter une nouvelle technologie de mémoire non volatile, de faible puissance, à faible fuite, SEU / MEU-résistant, évolutive et avec similaire le rendement en courant de la SRAM, physiquement équivalente à SRAM, ou encore mieux, avec une densité de surface de 4 à 8 fois la surface d'une cellule SRAM, sans qu'il soit nécessaire de domaine multi-tension comme FLASH. Cette mémoire est la MRAM (mémoire magnétique), selon l'ITRS avec un candidat pour remplacer SRAM dans un proche avenir. MRAM au lieu de stocker une charge, ils stockent l'orientation magnétique fournie par l'orientation de rotation-couple de l'alliage sans la couche dans la MTJ (Magnetic Tunnel Junction). Spin est un état quantical de la matière, que dans certains matériaux métalliques peuvent avoir une orientation ou son couple tension à appliquer un courant polarisé dans le sens de l'orientation du champ souhaitée.Une fois que l'orientation du champ magnétique est réglée, en utilisant un amplificateur de lecture, et un flux de courant à travers la MTJ, l'élément de cellule de mémoire de MRAM, il est possible de mesurer l'orientation compte tenu de la variation de résistance, plus la résistance plus faible au passage de courant, le sens permettra d'identifier un zéro logique, diminuer la résistance de la SA détecte une seule logique. Donc, l'information n'est pas une charge stockée, il s'agit plutôt d'une orientation du champ magnétique, raison pour laquelle il n'est pas affecté par SEU ou MEU due à des particules de haute énergie. En outre, il n'est pas dû à des variations de tensions de modifier le contenu de la cellule de mémoire, le piégeage charges dans une grille flottante.En ce qui concerne la MRAM, cette thèse a par adresse objective sur les aspects suivants: MRAM appliqué à la hiérarchie de la mémoire:- En décrivant l'état actuel de la technique dans la conception et l'utilisation MRAM dans la hiérarchie de mémoire;- En donnant un aperçu d'un mécanisme pour atténuer la latence d'écriture dans MRAM au niveau du cache (Principe de banque de mémoire composite);- En analysant les caractéristiques de puissance d'un système basé sur la MRAM sur Cache L1 et L2, en utilisant un débit d'évaluation dédié- En proposant une méthodologie pour déduire une consommation d'énergie du système et des performances.- Et pour la dernière base dans les banques de mémoire analysant une banque mémoire Composite, une description simple sur la façon de générer une banque de mémoire, avec quelques compromis au pouvoir, mais la latence équivalente à la SRAM, qui maintient des performances similaires.

Cette thèse explore les problèmes liés à l'ordonnancement concurrent dans le contexte des applications massivement parallèle, de deux points de vue: le coté mémoire (en particulier la mémoire cache) et le coté tolérance aux fautes.Avec l'avènement récent des architectures dites many-core, tels que les récents processeurs multi-coeurs, le nombre d'unités de traitement augmente de manière importante.Dans ce contexte, les avantages fournis par les techniques d'ordonnancements concurrents ont été démontrés à travers de nombreuses études.L'ordonnancement concurrent, aussi appelé co-ordonnancement, consiste à exécuter les applications de manière concurrente plutôt que les unes après les autres, dans le but d'améliorer le débit global de la plateforme.Mais le partage des ressources peut souvent générer des interférences.Une des solutions pour réduire de manière importante ces interférences est le partitionnement de cache.À travers un modèle théorique, des simulations et des expériences sur une plateforme existante, nous montrons l'utilité et l'importance du co-ordonnancement quand nos stratégies de partitionnement de cache sont utilisées.De plus, avec ce nombre croissant de processeurs, la probabilité d'une panne augmente également.L'efficacité des techniques de co-ordonnancement a été démontrée dans un contexte sans pannes, mais les plateformes massivement parallèles sont confrontées à des pannes fréquentes, et des techniques de tolérance aux fautes doivent être mise en place pour améliorer l'efficacité de ces plateformes.Nous étudions la complexité du problème avec un modèle théorique, nous concevons des heuristiques et nous effectuons un ensemble complet de simulations avec un simulateur de pannes, qui démontre l'efficacité des heuristiques proposées. / This thesis explores co-scheduling problems in the context of large-scale applications with two main focus: the memory side, in particular the cache memory and the resilience side.With the recent advent of many-core architectures such as chip multiprocessors (CMP), the number of processing units is increasing.In this context, the benefits of co-scheduling techniques have been demonstrated. Recall that, the main idea behind co-scheduling is to execute applications concurrently rather than in sequence in order to improve the global throughput of the platform.But sharing resources often generates interferences.With the arising number of processing units accessing to the same last-level cache, those interferences among co-scheduled applications becomes critical.In addition, with that increasing number of processors the probability of a failure increases too.Resiliency aspects must be taking into account, specially for co-scheduling because failure-prone resources might be shared between applications.On the memory side, we focus on the interferences in the last-level cache, one solution used to reduce these interferences is the cache partitioning.Extensive simulations demonstrate the usefulness of co-scheduling when our efficient cache partitioning strategies are deployed.We also investigate the same problem on a real cache partitioned chip multiprocessors, using the Cache Allocation Technology recently provided by Intel.In a second time, still on the memory side, we study how to model and schedule task graphs on the new many-core architectures, such as Knights Landing architecture.These architectures offer a new level in the memory hierarchy through a new on-packagehigh-bandwidth memory. Current approaches usually do not take intoaccount this new memory level, however new scheduling algorithms anddata partitioning schemes are needed to take advantage of this deepmemory hierarchy.On the resilience, we explore the impact on failures on co-scheduling performance.The co-scheduling approach has been demonstrated in a fault-free context, but large-scale computer systems are confronted by frequent failures, and resilience techniques must be employed for large applications to execute efficiently. Indeed, failures may create severe imbalance between applications, and significantly degrade performance.We aim at minimizing the expected completion time of a set of co-scheduled applications in a failure-prone context by redistributing processors.