Cette thèse vise à démontrer que l'algorithmique et la programmation, dans un contexte de calcul haute performance (HPC), ne peuvent être envisagées sans tenir compte de l'architecture matérielle des supercalculateurs car cette dernière est régulièrement remise en cause.Après avoir rappelé quelques définitions relatives aux codes et au parallélisme, nous montrons que l'analyse des différentes générations de supercalculateurs, présents au CEA lors de ces 30 dernières années, permet de dégager des points de vigilances et des recommandations de bonnes pratiques en direction des développeurs de code.En se reposant sur plusieurs expériences, nous montrons comment viser une performance adaptée aux supercalculateurs et comment essayer d'atteindre la performance portable voire la performance extrême dans le monde du massivement parallèle, incluant ou non l'usage de GPU.Nous expliquons que les logiciels et matériels dédiés au dépouillement graphique des résultats de calcul suivent les mêmes principes de parallélisme que pour les grands codes scientifiques, impliquant de devoir maîtriser une vue globale de la chaîne de simulation. Enfin, nous montrons quelles sont les tendances et contraintes qui vont s'imposer à la conception des futurs supercalculateurs de classe exaflopique, impactant de fait le développement des prochaines générations de codes de calcul. / This thesis aims to demonstrate that algorithms and coding, in a high performance computing (HPC) context, cannot be envisioned without taking into account the hardware at the core of supercomputers since those machines evolve dramatically over time. After setting a few definitions relating to scientific codes and parallelism, we show that the analysis of the different generations of supercomputer used at CEA over the past 30 years allows to exhibit a number of attention points and best practices toward code developers.Based on some experiments, we show how to aim at code performance suited to the usage of supercomputers, how to try to get portable performance and possibly extreme performance in the world of massive parallelism, potentially using GPUs.We explain that graphical post-processing software and hardware follow the same parallelism principles as large scientific codes, requiring to master a global view of the simulation chain.Last, we describe tendencies and constraints that will be forced on the new generations of exaflopic class supercomputers. These evolutions will, yet again, impact the development of the next generations of scientific codes.

Dans le contexte de la dynamique moléculaire classique appliquée à la physique de la matière condensée, les chercheurs du CEA étudient des phénomènes physiques à une échelle atomique. Pour cela, il est primordial d'optimiser continuellement les codes de dynamique moléculaire sur les dernières architectures de supercalculateurs massivement parallèles pour permettre aux physiciens d'exploiter la puissance de calcul pour reproduire numériquement des phénomènes physiques toujours plus complexes. Cependant, les codes de simulations doivent être adaptés afin d'équilibrer la répartition de la charge de calcul entre les cœurs d'un supercalculateur.Pour ce faire, dans cette thèse nous proposons d'incorporer la méthode de raffinement de maillage adaptatif dans le code de dynamique moléculaire ExaSTAMP. L'objectif est principalement d'optimiser la boucle de calcul effectuant le calcul des interactions entre particules grâce à des structures de données multi-threading et vectorisables. La structure permet également de réduire l'empreinte mémoire de la simulation. La conception de l’AMR est guidée par le besoin d'équilibrage de charge et d'adaptabilité soulevé par des ensembles de particules se déplaçant très rapidement au cours du temps.Les résultats de cette thèse montrent que l'utilisation d'une structure AMR dans ExaSTAMP permet d'améliorer les performances de celui-ci. L'AMR permet notamment de multiplier par 1.31 la vitesse d'exécution de la simulation d'un choc violent entraînant un micro-jet d'étain de 1 milliard 249 millions d'atomes sur 256 KNLs. De plus, l'AMR permet de réaliser des simulations qui jusqu'à présent n'étaient pas concevables comme l'impact d'une nano-goutte d'étain sur une surface solide avec plus 500 millions d'atomes. / In the context of classical molecular dynamics applied to condensed matter physics, CEA researchers are studying complex phenomena at the atomic scale. To do this, it is essential to continuously optimize the molecular dynamics codes of recent massively parallel supercomputers to enable physicists to exploit their capacity to numerically reproduce more and more complex physical phenomena. Nevertheless, simulation codes must be adapted to balance the load between the cores of supercomputers.To do this, in this thesis we propose to incorporate the Adaptive Mesh Refinement method into the ExaSTAMP molecular dynamics code. The main objective is to optimize the computation loop performing the calculation of particle interactions using multi-threaded and vectorizable data structures. The structure also reduces the memory footprint of the simulation. The design of the AMR is guided by the need for load balancing and adaptability raised by sets of particles moving dynamically over time.The results of this thesis show that using an AMR structure in ExaSTAMP improves its performance. In particular, the AMR makes it possible to execute 1.31 times faster than before the simulation of a violent shock causing a tin microjet of 1 billion 249 million atoms on 256 KNLs. In addition, simulations that were not conceivable so far can be carried out thanks to AMR, such as the impact of a tin nanodroplet on a solid surface with more than 500 million atoms.

Background: In the last decade, flow diversion (FD) has been established as hemodynamic treatment for cerebral aneurysms arising from proximal and distal cerebral arteries. However, two significant limitations remain—the need for 0.027” microcatheters required for delivery of most flow diverting stents (FDS), and long-term dual anti-platelet therapy (DAPT) in order to prevent FDS-associated thromboembolism, at the cost of increasing the risk for hemorrhage. This study reports the experience of three neurovascular centers with the p64MW-HPC, a FDS with anti-thrombotic coating that is implantable via a 0.021” microcatheter. Materials and methods: Three neurovascular centers contributed to this retrospective analysis of patients that had been treated with the p64MW-HPC between March 2020 and March 2021. Clinical data, aneurysm characteristics, and follow-up results, including procedural and post-procedural complications, were recorded. The hemodynamic effect was assessed using the O’Kelly–Marotta Scale (OKM). Results: Thirty-two patients (22 female, mean age 57.1 years) with 33 aneurysms (27 anterior circulation and six posterior circulation) were successfully treated with the p64MW-HPC. In 30/32 patients (93.75%), aneurysmal perfusion was significantly reduced immediately post implantation. Follow-up imaging was available for 23 aneurysms. Delayed aneurysm perfusion (OKM A3: 8.7%), reduction in aneurysm size (OKM B1-3: 26.1%), or sufficient separation from the parent vessel (OKM C1-3 and D1: 65.2%) was demonstrated at the last available follow-up after a mean of 5.9 months. In two cases, device thrombosis after early discontinuation of DAPT occurred. One delayed rupture caused a caroticocavernous fistula. The complications were treated sufficiently and all patients recovered without permanent significant morbidity. Conclusion: Treatment with the p64MW-HPC is safe and feasible and achieves good early aneurysm occlusion rates in the proximal intracranial circulation, which are comparable to those of well-established FDS. Sudden interruption of DAPT in the early post-interventional phase can cause in-stent thrombosis despite the HPC surface modification. Deliverability via the 0.021” microcatheter facilitates treatment in challenging vascular anatomies.

La simulation haute-fidélité des coeurs de réacteurs nucléaires nécessite une évaluation précise du flux neutronique dans le coeur du réacteur. Ce flux est modélisé par l’équation de Boltzmann ou équation du transport neutronique. Dans cette thèse, on s’intéresse à la résolution de cette équation par la méthode des ordonnées discrètes (SN) sur des géométries cartésiennes. Cette méthode fait intervenir un schéma d’itérations à source, incluant un algorithme de balayage sur le domaine spatial qui regroupe l’essentiel des calculs effectués. Compte tenu du très grand volume de calcul requis par la résolution de l’équation de Boltzmann, de nombreux travaux antérieurs ont été consacrés à l’utilisation du calcul parallèle pour la résolution de cette équation. Jusqu’ici, ces algorithmes de résolution parallèles de l’équation du transport neutronique ont été conçus en considérant la machine cible comme une collection de processeurs mono-coeurs indépendants, et ne tirent donc pas explicitement profit de la hiérarchie mémoire et du parallélisme multi-niveaux présents sur les super-calculateurs modernes. Ainsi, la première contribution de cette thèse concerne l’étude et la mise en oeuvre de l’algorithme de balayage sur les super-calculateurs massivement parallèles modernes. Notre approche combine à la fois la vectorisation par des techniques de la programmation générique en C++, et la programmation hybride par l’utilisation d’un support d’exécution à base de tâches: PaRSEC. Nous avons démontré l’intérêt de cette approche grâce à des modèles de performances théoriques, permettant également de prédire le partitionnement optimal. Par ailleurs, dans le cas de la simulation des milieux très diffusifs tels que le coeur d’un REP, la convergence du schéma d’itérations à source est très lente. Afin d’accélérer sa convergence, nous avons implémenté un nouvel algorithme (PDSA), adapté à notre implémentation hybride. La combinaison de ces techniques nous a permis de concevoir une version massivement parallèle du solveur SN Domino. Les performances de la partie Sweep du solveur atteignent 33.9% de la performance crête théorique d’un super-calculateur à 768 cores. De plus, un calcul critique d’un réacteur de type REP 900MW à 26 groupes d’énergie mettant en jeu 1012 DDLs a été résolu en 46 minutes sur 1536 coeurs. / High-fidelity nuclear reactor core simulations require a precise knowledge of the neutron flux inside the reactor core. This flux is modeled by the linear Boltzmann equation also called neutron transport equation. In this thesis, we focus on solving this equation using the discrete ordinates method (SN) on Cartesian mesh. This method involves a source iteration scheme including a sweep over the spatial mesh and gathering the vast majority of computations in the SN method. Due to the large amount of computations performed in the resolution of the Boltzmann equation, numerous research works were focused on the optimization of the time to solution by developing parallel algorithms for solving the transport equation. However, these algorithms were designed by considering a super-computer as a collection of independent cores, and therefore do not explicitly take into account the memory hierarchy and multi-level parallelism available inside modern super-computers. Therefore, we first proposed a strategy for designing an efficient parallel implementation of the sweep operation on modern architectures by combining the use of the SIMD paradigm thanks to C++ generic programming techniques and an emerging task-based runtime system: PaRSEC. We demonstrated the need for such an approach using theoretical performance models predicting optimal partitionings. Then we studied the challenge of converging the source iterations scheme in highly diffusive media such as the PWR cores. We have implemented and studied the convergence of a new acceleration scheme (PDSA) that naturally suits our Hybrid parallel implementation. The combination of all these techniques have enabled us to develop a massively parallel version of the SN Domino solver. It is capable of tackling the challenges posed by the neutron transport simulations and compares favorably with state-of-the-art solvers such as Denovo. The performance of the PaRSEC implementation of the sweep operation reaches 6.1 Tflop/s on 768 cores corresponding to 33.9% of the theoretical peak performance of this set of computational resources. For a typical 26-group PWR calculations involving 1.02×1012 DoFs, the time to solution required by the Domino solver is 46 min using 1536 cores.

Cette étude a été l'occasion d'étudier les effets liés à la présence d'un cisaillement particulier de l'écoulement moyen sur le phénomène d'interaction choc/turbulence. Dans un premier temps, un outil de calcul performant et modulaire fondé sur une approche orientée objet a été développé afin de réaliser des simulations numériques directes de ce type d'écoulement. L'utilisation de schémas numériques à capture de choc et d'ordre élevé de type WENO ont permis une résolution fidèle des équations de Navier-Stokes compressibles. Dans un deuxième temps, une analyse poussée des effets de ce type de cisaillement sur la turbulence en l'absence de choc a été réalisée. Cette première étude a été l'occasion de dégager l'influence de plusieurs paramètres influents pour cette configuration d'écoulement. Enfin, dans un dernier temps, l'étude du phénomène d'interaction choc/turbulence cisaillée en présence de gradients moyens de température et de masse volumique a permis de souligner l'activation de phénomènes physiques caractéristiques à cette configuration. Ce travail permet également d'apporter une base de données de résultats susceptible d'être confrontée avec les modèles de turbulence et constitue un point de vue intéressant pour l'étude du phénomène d'interaction choc/couche limite. / This study sheds some light on the effects of a specific sheared flow over the shock / turbulence interaction phenomenon. An efficient and modular computational tool using an oriented object approach has first been developed in order to carry out direct numerical simulations of this configuration. The use of high order shock capturing schemes allows to solve accurately the turbulent flow, even in presence of physical discontinuities. A detailed study concerning the effects of this specific mean shear on the turbulent flow has then been conducted in a shock-free configuration. This preliminary study emphases some significant parameters of this flow configuration. In a second step, DNS of the interaction between the turbulent shear flow and a normal shock ware are performed. These simulations are compared to the isotropic turbulence / shock interaction situation, which allows to underline the activationof specific mechanisms due to the presence of the mean shear in the upstream flow. An interesting database is now available and can be used to assess and improve turbulence models. This is also an interesting point of view for studying the shock/boundary layer interaction phenomenon.

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.

Les applications de calcul haute-performance (HPC) nécessitent des capacités de calcul conséquentes, qui sont généralement atteintes à l'aide de fermes de serveurs au détriment de la consommation énergétique d'une telle solution. L'accélération d'applications sur des plateformes hétérogènes, comme par exemple des FPGA ou des GPU, permet de réduire la consommation énergétique et correspond donc à un compromis architectural plus séduisant. Elle s'accompagne cependant d'un changement de paradigme de programmation et les plateformes hétérogènes sont plus complexes à prendre en main pour des experts logiciels. C'est particulièrement le cas des développeurs de produits financiers en finance quantitative. De plus, les applications financières évoluent continuellement pour s'adapter aux demandes législatives et concurrentielles du domaine, ce qui renforce les contraintes de programmabilité de solutions d'accélérations. Dans ce contexte, l'utilisation de flots haut-niveaux tels que la synthèse haut-niveau (HLS) pour programmer des accélérateurs FPGA n'est pas suffisante. Une approche spécifique au domaine peut fournir une réponse à la demande en performance, sans que la programmabilité d'applications accélérées ne soit compromise.Nous proposons dans cette thèse une approche de conception haut-niveau reposant sur le standard de programmation hétérogène OpenCL. Cette approche repose notamment sur la nouvelle implémentation d'OpenCL pour FPGA introduite récemment par Altera. Quatre contributions principales sont apportées : (1) une étude initiale d'intégration de c'urs de calculs matériels à une librairie logicielle de calcul financier (QuantLib), (2) une exploration d'architectures et de leur performances respectives, ainsi que la conception d'une architecture dédiée pour l'évaluation d'option américaine et l'évaluation de volatilité implicite à partir d'un flot haut-niveau de conception, (3) la caractérisation détaillée d'une plateforme Altera OpenCL, des opérateurs élémentaires, des surcouches de contrôle et des liens de communication qui la compose, (4) une proposition d'un flot de compilation spécifique au domaine financier, reposant sur cette dernière caractérisation, ainsi que sur une description des applications financières considérées, à savoir l'évaluation d'options. / The need for resources in High Performance Computing (HPC) is generally met by scaling up server farms, to the detriment of the energy consumption of such a solution. Accelerating HPC application on heterogeneous platforms, such as FPGAs or GPUs, offers a better architectural compromise as they can reduce the energy consumption of a deployed system. Therefore, a change of programming paradigm is needed to support this heterogeneous acceleration, which trickles down to an increased level of programming complexity tackled by software experts. This is most notably the case for developers in quantitative finance. Applications in this field are constantly evolving and increasing in complexity to stay competitive and comply with legislative changes. This puts even more pressure on the programmability of acceleration solutions. In this context, the use of high-level development and design flows, such as High-Level Synthesis (HLS) for programming FPGAs, is not enough. A domain-specific approach can help to reach performance requirements, without impairing the programmability of accelerated applications.We propose in this thesis a high-level design approach that relies on OpenCL, as a heterogeneous programming standard. More precisely, a recent implementation of OpenCL for Altera FPGA is used. In this context, four main contributions are proposed in this thesis: (1) an initial study of the integration of hardware computing cores to a software library for quantitative finance (QuantLib), (2) an exploration of different architectures and their respective performances, as well as the design of a dedicated architecture for the pricing of American options and their implied volatility, based on a high-level design flow, (3) a detailed characterization of an Altera OpenCL platform, from elemental operators, memory accesses, control overlays, and up to the communication links it is made of, (4) a proposed compilation flow that is specific to the quantitative finance domain, and relying on the aforementioned characterization and on the description of the considered financial applications (option pricing).

Le LNCMI est un grand équipement du CNRS. Il met à la disposition de la communauté scientifique internationale des aimants produisant des champs magnétiques intenses (entre 24 et 36 Teslas pendant plusieurs heures), utilisés par les chercheurs comme un moyen d'exploration et de contrôle de la matière. Dans la thèse, nous nous intéressons à la simulation de ce type d'aimants, dans le but de les étudier, d'optimiser leur design, ou encore de faire des analyses d'incidents. Ces modèles 30 sont basés sur des équations aux dérivées partielles couplées non-linéaires. Au vu de leur complexité, nous avons développé des méthodes de réduction d'ordre, permettant de réduire considérablement les temps de calcul associés. En particulier, nous pensons avoir levé un verrou majeur de l'utilisation du cadre méthodologique de réduction d'ordre pour des problèmes multi-physiques non-linéaires. / The magnetic field constitutes a powerfull tool for researchers, especially to determine the properties of the matter. This kind of applications requires magnetic fields of high intensity. The "Laboratoire National des Champs Magnetiques Intenses" (LNCMI) develops resistive magnets providing such magnetic field to scientists. The design of these magnets represents a challenge interms of design. We have developed a range of non-linear coupled models taking into account the whole involved physics, implemented through the Feel++ library. Designed for many query context, the reduced basis method applied to the multi-physics model aims to circumvent the complexity of the problem. lts efficiency allows to move towards parametric studies and sensitivity analysis in various concrete applications. Especially, the method SER we introduce in this thesis is a significant breakthrough for non-linear and non-affine problems in an industrial context.

Les applications modernes ont des tendances de diverger à la fois le profile I/O et les requiers du stockage. La liaison d'une application scientifique ou commerciale avec un system "general-purpose" produit probablement un résultât sous-optimale. Même sous la présence des systèmes "purpose specific" des application aux classes multiples de workloads ont encore besoin de distribuer du travail de calcul au correct system. Cependant, cette stratégie n'est pas triviale comme des plateformes différentes butent diversifier leur propos et par conséquence elles requièrent que l'application intégrée des chemins multiples de code. Le but de l'implémentation de ces chemins n'est pas trivial, il requiert beaucoup d'effort et des capacités de codage. Le problème devient vaste quand les applications ont besoin de bénéficier de plusieurs data-stores en parallèle. Dans cette dissertation, on va introduire les "storage containers" comme le prochain étape logique, mais révolutionnaire. Un "storage container" est une infrastructure virtuelle qui découple une application de ses data-stores correspondants avec la même manière que Docker découple l'application runtime des servers physiques. En particulier, un "storage container" est un middleware qui sépare des changements fait pour bouts de code des application par des utilisateurs scientifiques, de celui fait pour des actions de I/O par des développeurs ou des administrateurs.Pour faciliter le développement et déploiement d'un "storage container" on va introduire un cadre appelé Tromos. Parmi son filtre, tout qui est nécessaire pour qu'un architecte d'une application construite une solution de stockage est de modéliser l'environnement voulu dans un fichier de définition and laisser le reste au logiciel. Tromos est livré avec un dépôt de plugins parmi les quelles l'architecte peut choisir d'optimiser le conteneur pour l'application activée. Parmi des options disponibles, sont inclus des transformations des données, des politiques de placement des données, des méthodes de reconstruction des données, du management d'espace de noms, et de la gestion de la cohérence à la demande. Comme preuve de concept, on utilisera Tromos pour créer des environnements de stockage personnalisés facilement comparés à Gluster, un système de stockage bien établi et polyvalent. Les résultats vous montrent que les "storage containers" adaptés aux applications, même s'ils sont auto-produits, peuvent surpasser les systèmes "general purpose" les plus sophistiqués en supprimant simplement la surcharge inutile de fonctionnalités factices. / Modern applications tend to diverge both in the I/O profile and storage requirements. Matching a scientific or commercial application with a general-purpose system will most likely yield suboptimal performance. Even in the presence of purpose-specific' systems, applications with multiple classes of workloads are still in need to disseminate the workload to the right system. This strategy, however, is not trivial as different platforms aim at diversified goals and therefore require the application to incorporate multiple codepaths. Implementing such codepaths is non-trivial, requires a lot of effort and programming skills, and is error-prone. The hurdles are getting worse when applications need to leverage multiple data-stores in parallel. In this dissertation, we introduce "storage containers" as the next logical in the storage evolution. A "storage container" is virtual infrastructure that decouples the application from the underlying data-stores in the same way Docker decouples the application runtime from the physical servers. In other words, it is middleware that separate changes made to application codes by science users from changes made to I/O actions by developers or administrators.To facilitate the development and deployment of a "storage container" we introduce a framework called Tromos. Through its lens, all that it takes for an application architect to spin-up a custom storage solution is to model the target environment into a definition file and let the framework handles the rest. Tromos comes with a repository of plugins which the architect can choose as to optimize the container for the application at hand. Available options include data transformations, data placement policies, data reconstruction methods, namespace management, and on-demand consistency handling.As a proof-of-concept we use Tromos to prototype customized storage environments which we compare against Gluster; a well-estalished and versatile storage system. The results have shown that application-tailored "storage containers", even if they are auto-produced, can outperform more mature "general-purpose" systems by merely removing the unnecessary overhead of unused features.

Durch die wachsende Bedeutung der DNS-Sequenzierung wurden die Geräte zur Sequenzierung weiterentwickelt und ihr Durchsatz so erhöht, dass sie Millionen kurzer Nukleotidsequenzen innerhalb weniger Tage liefern. Moderne Algorithmen und Programme, welche die dadurch entstehenden großen Datenmengen in akzeptabler Zeit verarbeiten können, ermitteln jedoch nur einen Bruchteil der Positionen der Sequenzen in bekannten Datenbanken. Eine derartige Suche ist eine der wichtigsten Aufgaben in der modernen Molekularbiologie. Diese Arbeit untersucht mögliche Übertragungen moderner Genom-Alignment Programme auf hochparallele Plattformen wie FPGA und GPU. Die derzeitig an das Problem angepassten Programme und Algorithmen werden untersucht und hinsichtlich ihrer Parallelisierbarkeit auf den beiden Plattformen FPGA und GPU analysiert. Nach einer Bewertung der Alternativen erfolgt die Auswahl eines Algorithmus. Anschließend wird dessen Übertragung auf die beiden Plattformen entworfen und implementiert. Dabei stehen die Geschwindigkeit der Suche, die Anzahl der ermittelten Positionen sowie die Nutzbarkeit im Vordergrund. Der auf der GPU implementierte reduzierte Smith & Waterman-Algorithmus ist effizient an die Problemstellung angepasst und erreicht für kurze Sequenzen höhere Geschwindigkeiten als bisherige Realisierungen auf Grafikkarten. Eine vergleichbare Umsetzung auf dem FPGA benötigt eine deutlich geringere Laufzeit, findet ebenfalls jede Position in der Datenbank und erreicht dabei ähnliche Geschwindigkeiten wie moderne leistungsfähige Programme, die aber heuristisch arbeiten. Die Anzahl der gefundenen Positionen ist bei FPGA und GPU damit mehr als doppelt so hoch wie bei sämtlichen vergleichbaren Programmen. / Further developments of DNA sequencing devices produce millions of short nucleotide sequences. Finding the positions of these sequences in databases of known sequences is an important problem in modern molecular biology. Current heuristic algorithms and programs only find a small fraction of these positions. In this thesis genome alignment algorithms are implemented on massively parallel platforms as FPGA and GPU. The next generation sequencing technologies that are currently in use are reviewed regarding their possible parallelization on FPGA and GPU. After evaluation one algorithm is chosen for parallelization. Its implementation on both platforms is designed and realized. Runtime, accuracy as well as usability are important features of the implementation. The reduced Smith & Waterman algorithm which is realized on the GPU outperforms similar GPU programs in speed and efficiency for short sequences. The runtime of the FPGA approach is similar to those of widely used heuristic software mappers and much lower than on the GPU. Furthermore the FPGA guarantees to find all alignment positions of a sequence in the database, which is more than twice the number that is found by comparable software algorithms.