In this thesis, the parallel performance of the finite element-spherical harmonics (FE-PN) method implemented in the general-purpose radiation transport code EVENT is studied both analytically and empirically. EVENT solves the coupled set of space-angle discretized FE-PN equations using a parallel block-Jacobi domain decomposition method. As part of the analytical study, the thesis presents complexity results for EVENT when solving for a 3D criticality benchmark radiation transport problem in parallel. The empirical analysis is concerned with the impact of the main algorithmic factors affecting performance. Firstly, EVENT supports two solution strategies, namely MOD (Moments Over Domains) and DOM (Domains Over Moments), to solve the transport equation in parallel. The two strategies differ in the way they solve the multi-level space-angle coupled systems of equations. The thesis presents empirical evidence of which of the two solution strategies is more efficient. Secondly, different preconditioners are used in the Preconditioned Conjugate Gradient (PCG) inside EVENT. Performance of EVENT is compared when using three preconditioners, namely diagonal, SSOR(Symmetric Successive Over-Relaxation) and ILU. The other two factors, angular and spatial resolutions of the problem affect both the performance and precision of EVENT. The thesis presents comparative results on EVENTs performance as these two resolutions are increased. From the empirical performance study of EVENT, a bottleneck is identified that limits the improvement in performance as number of processors used by EVENT is increased. In some experiments, it is observed that uneven assignment of computational load among processors causes a significant portion of the total time being spent in synchronization among processors. The thesis presents two indicators that identify when such inefficiency occur; and in such a case, a load rebalancing strategy is applied that computes a new partition of the problem so that each partition corresponds to equal amount of computational load.

Depuis deux décennies, la révolution technologique est avant tout numérique entrainant une forte croissance de la quantité de données à stocker. Le rythme de cette croissance est trop importante pour les solutions de stockage matérielles, provoquant une augmentation du coût de l'octet. Il est donc nécessaire d'apporter une amélioration des solutions de stockage ce qui passera par une augmentation de la taille des réseaux et par la diminution des copies de sauvegarde dans les centres de stockage de données. L'objet de cette thèse est d'étudier l'utilisation des codes en graphe dans les réseaux de stockage de donnée. Nous proposons un nouvel algorithme combinant construction de codes en graphe et allocation des noeuds de ce code sur le réseau. Cet algorithme permet d'atteindre les hautes performances des codes MDS en termes de rapport entre le nombre de disques de parité et le nombre de défaillances simultanées pouvant être corrigées sans pertes (noté R). Il bénéficie également des propriétés de faible complexité des codes en graphe pour l'encodage et la reconstruction des données. De plus, nous présentons une étude des codes LDPC Spatiallement-Couplés permettant d'anticiper le comportement de leur décodage pour les applications de stockage de données.Il est généralement nécessaire de faire des compromis entre différents paramètres lors du choix du code correcteur d'effacement. Afin que ce choix se fasse avec un maximum de connaissances, nous avons réalisé deux études théoriques comparatives pour compléter l'état de l'art. La première étude s'intéresse à la complexité de la mise à jour des données dans un réseau dynamique établi et déterminons si les codes linéaires utilisés ont une complexité de mise à jour optimale. Dans notre seconde étude, nous nous sommes intéressés à l'impact sur la charge du réseau de la modification des paramètres du code correcteur utilisé. Cette opération peut être réalisée lors d'un changement du statut du fichier (passage d'un caractère hot à cold par exemple) ou lors de la modification de la taille du réseau. L'ensemble de ces études, associé au nouvel algorithme de construction et d'allocation des codes en graphe, pourrait mener à la construction de réseaux de stockage dynamiques, flexibles avec des algorithmes d'encodage et de décodage peu complexes. / For two decades, the numerical revolution has been amplified. The spread of digital solutions associated with the improvement of the quality of these products tends to create a growth of the amount of data stored. The cost per Byte reveals that the evolution of hardware storage solutions cannot follow this expansion. Therefore, data storage solutions need deep improvement. This is feasible by increasing the storage network size and by reducing data duplication in the data center. In this thesis, we introduce a new algorithm that combines sparse graph code construction and node allocation. This algorithm may achieve the highest performance of MDS codes in terms of the ratio R between the number of parity disks and the number of failures that can be simultaneously reconstructed. In addition, encoding and decoding with sparse graph codes helps lower the complexity. By this algorithm, we allow to generalize coding in the data center, in order to reduce the amount of copies of original data. We also study Spatially-Coupled LDPC (SC-LDPC) codes which are known to have optimal asymptotic performance over the binary erasure channel, to anticipate the behavior of these codes decoding for distributed storage applications. It is usually necessary to compromise between different parameters for a distributed storage system. To complete the state of the art, we include two theoretical studies. The first study deals with the computation complexity of data update and we determine whether linear code used for data storage are update efficient or not. In the second study, we examine the impact on the network load when the code parameters are changed. This can be done when the file status changes (from a hot status to a cold status for example) or when the size of the network is modified by adding disks. All these studies, combined with the new algorithm for sparse graph codes, could lead to the construction of new flexible and dynamical networks with low encoding and decoding complexities.