Les architectures multicœurs changent notre façon d'écrire des programmes. L'écriture de programmes concurrents est bien connue pour être difficile. Traditionnellement, l'utilisation de verrous (locks) permettant au code de s'exécuter en exclusion mutuelle, a été l'abstraction la plus largement utilisée pour l'écriture des programmes concurrents. Malheureusement, il est difficile d'écrire des programmes concurrents efficaces et corrects reposant sur des verrous. En outre, les verrous présentent d'autres problèmes, notamment celui du passage à l'échelle. Le concept de mémoire transactionnelle a été proposé comme une solution à ces difficultés. Les transactions peuvent être considérées comme une abstraction de haut niveau, ou une méthodologie pour l'écriture de programmes concurrents, ce qui permet au programmeur de pouvoir déclarer des sections de code devant être exécutés de façon atomique, sans avoir à se soucier des détails de synchronisation. Malheureusement, bien qu'assurément plus facile à utiliser que les verrous, la mémoire transactionnelle souffre encore de problèmes de performance et de facilité d'utilisation. En fait, de nombreux concepts relatifs à l'utilisation et à la sémantique des transactions n'ont pas encore des normes convenues. Cette thèse propose de nouvelles solutions permettant de faciliter l'utilisation des mémoires transactionellles. La thèse débute par un chapitre qui donne un bref aperçu de la mémoire transactionnelle logicielle (STM) ainsi qu'une discussion sur le problème de la facilité d'utilisation. Les contributions à la recherche sont ensuite divisées en quatre chapitres principaux, chacun proposant une approche différente afin de rendre les STMs plus facile à utiliser. / Multicore architectures are changing the way we write programs. Writing concurrent programs is well known to be difficult task. Traditionally, the use of locks allowing code to execute in mutual exclusion has been the most widely used abstraction to write concurrent programs. Unfortunately, using locks it is difficult to write correct concurrent programs that perform efficiently. Additionally, locks present other problems such as scalability issues. Transactional memory has been proposed as a possible promising solution to these difficulties of writing concurrent programs. Transactions can be viewed as a high level abstraction or methodology for writing concurrent programs, allowing the programmer to be able to declare what sections of his code should be executed atomically, without having to worry about synchronization details. Unfortunately, although arguably easier to use then locks, transactional memory still suffers from performance and ease of use problems. In fact many concepts surrounding the usage and semantics of transactions have no widely agreed upon standards. This thesis specifically focuses on these ease of use problems by discussing how previous research has dealt with them and proposing new solutions putting ease of use first. The thesis starts with a chapter giving a brief overview of software transactional memory (STM) as well as a discussion of the problem of ease of use that is focused on in the later chapters. The research contributions are then divided into four main chapters, each looking at different approaches working towards making transactional memory easier to use.

Les architectures multicœurs changent notre façon d'écrire des programmes. L'écriture de programmes concurrents est bien connue pour être difficile. Traditionnellement, l'utilisation de verrous (locks) permettant au code de s'exécuter en exclusion mutuelle, a été l'abstraction la plus largement utilisée pour l'écriture des programmes concurrents. Malheureusement, il est difficile d'écrire des programmes concurrents efficaces et corrects reposant sur des verrous. En outre, les verrous présentent d'autres problèmes, notamment celui du passage à l'échelle. Le concept de mémoire transactionnelle a été proposé comme une solution à ces difficultés. Les transactions peuvent être considérées comme une abstraction de haut niveau, ou une méthodologie pour l'écriture de programmes concurrents, ce qui permet au programmeur de pouvoir déclarer des sections de code devant être exécutés de façon atomique, sans avoir à se soucier des détails de synchronisation. Malheureusement, bien qu'assurément plus facile à utiliser que les verrous, la mémoire transactionnelle souffre encore de problèmes de performance et de facilité d'utilisation. En fait, de nombreux concepts relatifs à l'utilisation et à la sémantique des transactions n'ont pas encore des normes convenues. Cette thèse propose de nouvelles solutions permettant de faciliter l'utilisation des mémoires transactionellles. La thèse débute par un chapitre qui donne un bref aperçu de la mémoire transactionnelle logicielle (STM) ainsi qu'une discussion sur le problème de la facilité d'utilisation. Les contributions à la recherche sont ensuite divisées en quatre chapitres principaux, chacun proposant une approche différente afin de rendre les STMs plus facile à utiliser.

Le concept de processeur multicœurs constitue le facteur dominant pour offrir des hautes performances aux applications parallèles. Afin de développer des applications parallèles capable de tirer profit de ces plate-formes, les développeurs doivent prendre en compte plusieurs aspects, allant de l'architecture aux caractéristiques propres à l'application. Dans ce contexte, la Mémoire Transactionnelle (Transactional Memory - TM) apparaît comme une alternative intéressante à la synchronisation basée sur les verrous pour ces plates-formes. Elle permet aux programmeurs d'écrire du code parallèle encapsulé dans des transactions, offrant des garanties comme l'atomicité et l'isolement. Lors de l'exécution, les opérations sont exécutées spéculativement et les conflits sont résolus par ré-exécution des transactions en conflit. Bien que le modèle de TM ait pour but de simplifier la programmation concurrente, les meilleures performances ne pourront être obtenues que si l'exécutif est capable de s'adapter aux caractéristiques des applications et de la plate-forme. Les contributions de cette thèse concernent l'analyse et l'amélioration des performances des applications basées sur la Mémoire Transactionnelle Logicielle (Software Transactional Memory - STM) pour des plates-formes multicœurs. Dans un premier temps, nous montrons que le modèle de TM et ses performances sont difficiles à analyser. Pour s'attaquer à ce problème, nous proposons un mécanisme de traçage générique et portable qui permet de récupérer des événements spécifiques à la TM afin de mieux analyser les performances des applications. Par exemple, les données tracées peuvent être utilisées pour détecter si l'application présente des points de contention ou si cette contention est répartie sur toute l'exécution. Notre approche peut être utilisée sur différentes applications et systèmes STM sans modifier leurs codes sources. Ensuite, nous abordons l'amélioration des performances des applications sur des plate-formes multicœurs. Nous soulignons que le placement des threads (thread mapping) est très important et peut améliorer considérablement les performances globales obtenues. Pour faire face à la grande diversité des applications, des systèmes STM et des plates-formes, nous proposons une approche basée sur l'Apprentissage Automatique (Machine Learning) pour prédire automatiquement les stratégies de placement de threads appropriées pour les applications de TM. Au cours d'une phase d'apprentissage préliminaire, nous construisons les profiles des applications s'exécutant sur différents systèmes STM pour obtenir un prédicteur. Nous utilisons ensuite ce prédicteur pour placer les threads de façon statique ou dynamique dans un système STM récent. Finalement, nous effectuons une évaluation expérimentale et nous montrons que l'approche statique est suffisamment précise et améliore les performances d'un ensemble d'applications d'un maximum de 18%. En ce qui concerne l'approche dynamique, nous montrons que l'on peut détecter des changements de phase d'exécution des applications composées des diverses charges de travail, en prévoyant une stratégie de placement appropriée pour chaque phase. Sur ces applications, nous avons obtenu des améliorations de performances d'un maximum de 31% par rapport à la meilleure stratégie statique.

Le concept de processeur multicœurs constitue le facteur dominant pour offrir des hautes performances aux applications parallèles. Afin de développer des applications parallèles capable de tirer profit de ces plate-formes, les développeurs doivent prendre en compte plusieurs aspects, allant de l'architecture aux caractéristiques propres à l'application. Dans ce contexte, la Mémoire Transactionnelle (Transactional Memory – TM) apparaît comme une alternative intéressante à la synchronisation basée sur les verrous pour ces plates-formes. Elle permet aux programmeurs d'écrire du code parallèle encapsulé dans des transactions, offrant des garanties comme l'atomicité et l'isolement. Lors de l'exécution, les opérations sont exécutées spéculativement et les conflits sont résolus par ré-exécution des transactions en conflit. Bien que le modèle de TM ait pour but de simplifier la programmation concurrente, les meilleures performances ne pourront être obtenues que si l'exécutif est capable de s'adapter aux caractéristiques des applications et de la plate-forme. Les contributions de cette thèse concernent l'analyse et l'amélioration des performances des applications basées sur la Mémoire Transactionnelle Logicielle (Software Transactional Memory – STM) pour des plates-formes multicœurs. Dans un premier temps, nous montrons que le modèle de TM et ses performances sont difficiles à analyser. Pour s'attaquer à ce problème, nous proposons un mécanisme de traçage générique et portable qui permet de récupérer des événements spécifiques à la TM afin de mieux analyser les performances des applications. Par exemple, les données tracées peuvent être utilisées pour détecter si l'application présente des points de contention ou si cette contention est répartie sur toute l'exécution. Notre approche peut être utilisée sur différentes applications et systèmes STM sans modifier leurs codes sources. Ensuite, nous abordons l'amélioration des performances des applications sur des plate-formes multicœurs. Nous soulignons que le placement des threads (thread mapping) est très important et peut améliorer considérablement les performances globales obtenues. Pour faire face à la grande diversité des applications, des systèmes STM et des plates-formes, nous proposons une approche basée sur l'Apprentissage Automatique (Machine Learning) pour prédire automatiquement les stratégies de placement de threads appropriées pour les applications de TM. Au cours d'une phase d'apprentissage préliminaire, nous construisons les profiles des applications s'exécutant sur différents systèmes STM pour obtenir un prédicteur. Nous utilisons ensuite ce prédicteur pour placer les threads de façon statique ou dynamique dans un système STM récent. Finalement, nous effectuons une évaluation expérimentale et nous montrons que l'approche statique est suffisamment précise et améliore les performances d'un ensemble d'applications d'un maximum de 18%. En ce qui concerne l'approche dynamique, nous montrons que l'on peut détecter des changements de phase d'exécution des applications composées des diverses charges de travail, en prévoyant une stratégie de placement appropriée pour chaque phase. Sur ces applications, nous avons obtenu des améliorations de performances d'un maximum de 31% par rapport à la meilleure stratégie statique. / Multicore processors are now a mainstream approach to deliver higher performance to parallel applications. In order to develop efficient parallel applications for those platforms, developers must take care of several aspects, ranging from the architectural to the application level. In this context, Transactional Memory (TM) appears as a programmer friendly alternative to traditional lock-based concurrency for those platforms. It allows programmers to write parallel code as transactions, which are guaranteed to execute atomically and in isolation regardless of eventual data races. At runtime, transactions are executed speculatively and conflicts are solved by re-executing conflicting transactions. Although TM intends to simplify concurrent programming, the best performance can only be obtained if the underlying runtime system matches the application and platform characteristics. The contributions of this thesis concern the analysis and improvement of the performance of TM applications based on Software Transactional Memory (STM) on multicore platforms. Firstly, we show that the TM model makes the performance analysis of TM applications a daunting task. To tackle this problem, we propose a generic and portable tracing mechanism that gathers specific TM events, allowing us to better understand the performances obtained. The traced data can be used, for instance, to discover if the TM application presents points of contention or if the contention is spread out over the whole execution. Our tracing mechanism can be used with different TM applications and STM systems without any changes in their original source codes. Secondly, we address the performance improvement of TM applications on multicores. We point out that thread mapping is very important for TM applications and it can considerably improve the global performances achieved. To deal with the large diversity of TM applications, STM systems and multicore platforms, we propose an approach based on Machine Learning to automatically predict suitable thread mapping strategies for TM applications. During a prior learning phase, we profile several TM applications running on different STM systems to construct a predictor. We then use the predictor to perform static or dynamic thread mapping in a state-of-the-art STM system, making it transparent to the users. Finally, we perform an experimental evaluation and we show that the static approach is fairly accurate and can improve the performance of a set of TM applications by up to 18%. Concerning the dynamic approach, we show that it can detect different phase changes during the execution of TM applications composed of diverse workloads, predicting thread mappings adapted for each phase. On those applications, we achieve performance improvements of up to 31% in comparison to the best static strategy.

Actuellement, la majorité des architectures de processeurs sont fondées sur une mémoire partagée avec cohérence de caches. Des prototypes intégrant de grandes quantités de cœurs, reliés par une infrastructure de transmission de messages, indiquent que, dans un proche avenir, les architectures de processeurs vont probablement avoir ces caractéristiques. Ces deux tendances exigent que les processus s'exécutent en parallèle et rendent la programmation concurrente nécessaire. Cependant, la difficulté inhérente du raisonnement sur la concurrence peut rendre ces nouvelles machines difficiles à programmer. Nous explorons trois approches ayant pour but de faciliter la programmation concurrente. Nous proposons WFR-TM, une approche fondé sur la mémoire transactionnelle (TM), un paradigme de programmation concurrente qui utilise des transactions afin de synchroniser l'accès aux données partagées. Une transaction peut soit terminer (commit), rendant visibles ses modifications, soit échouer (abort), annulant toutes ses modifications. WFR-TM tente de combiner des caractéristiques désirables des TM optimistes et pessimistes. Une TM pessimiste n'échoue jamais aucune transaction; néanmoins les algorithmes existants utilisent des verrous pour exécuter de manière séquentielle les transactions qui contiennent des opérations d'écriture. Les algorithmes TM optimistes exécutent toutes les transactions en parallèle mais les terminent seulement si elles n'ont pas rencontré de conflit au cours de leur exécution. WFR-TM fournit des transactions en lecture seule qui sont wait-free, sans jamais exécuter d'opérations de synchronisation coûteuse (par ex. CAS, LL\SC, etc) ou sacrifier le parallélisme entre les transactions d'écriture. Nous présentons également Dense, une implémentation concurrente de graphe. Les graphes sont des structures de données polyvalentes qui permettent la mise en oeuvre d'une variété d'applications. Cependant, des applications multi-processus qui utilisent des graphes utilisent encore largement des versions séquentielles. Nous introduisons un nouveau modèle de graphes concurrents, permettant l'ajout ou la suppression de n'importe quel arc du graphe, ainsi que la traversée atomique d'une partie (ou de l'intégralité) du graphe. Dense offre la possibilité d'effectuer un snapshot partiel d'un sous-ensemble du graphe défini dynamiquement. Enfin, nous ciblons les futures architectures. Dans l'intérêt de la réutilisation du code il existe depuis quelques temps une tentative d'adaptation des environnements d'exécution de logiciel - comme par ex. JVM, l'environnement d'exécution de Java - initialement prévus pour mémoire partagée, à des machines sans cohérence de caches. Nous étudions des techniques générales pour implémenter des structures de données distribuées en supposant qu'elles vont être utilisées sur des architectures many-core, qui n'offrent qu'une cohérence partielle de caches, voir pas de cohérence du tout. / Though a majority of current processor architectures relies on shared, cache-coherent memory, current prototypes that integrate large amounts of cores, connected through a message-passing substrate, indicate that architectures of the near future may have these characteristics. Either of those tendencies requires that processes execute in parallel, making concurrent programming a necessary tool. The inherent difficulty of reasoning about concurrency, however, may make the new processor architectures hard to program. In order to deal with issues such as this, we explore approaches for providing ease of programmability. We propose WFR-TM, an approach based on transactional memory (TM), which is a concurrent programming paradigm that employs transactions in order to synchronize the access to shared data. A transaction may either commit, making its updates visible, or abort, discarding its updates. WFR-TM combines desirable characteristics of pessimistic and optimistic TM. In a pessimistic TM, no transaction ever aborts; however, in order to achieve that, existing TM algorithms employ locks in order to execute update transactions sequentially, decreasing the degree of achieved parallelism. Optimistic TMs execute all transactions concurrently but commit them only if they have encountered no conflict during their execution. WFR-TM provides read-only transactions that are wait-free, without ever executing expensive synchronization operations (like CAS, LL/SC, etc), or sacrificing the parallelism between update transactions. We further present Dense, a concurrent graph implementation. Graphs are versatile data structures that allow the implementation of a variety of applications. However, multi-process applications that rely on graphs still largely use a sequential implementation. We introduce an innovative concurrent graph model that provides addition and removal of any edge of the graph, as well as atomic traversals of a part (or the entirety) of the graph. Dense achieves wait-freedom by relying on light-weight helping and provides the inbuilt capability of performing a partial snapshot on a dynamically determined subset of the graph. We finally aim at predicted future architectures. In the interest of ode reuse and of a common paradigm, there is recent momentum towards porting software runtime environments, originally intended for shared-memory settings, onto non-cache-coherent machines. JVM, the runtime environment of the high-productivity language Java, is a notable example. Concurrent data structure implementations are important components of the libraries that environments like these incorporate. With the goal of contributing to this effort, we study general techniques for implementing distributed data structures assuming they have to run on many-core architectures that offer either partially cache-coherent memory or no cache coherence at all and present implementations of stacks, queues, and lists.