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Modélisation flux de données et optimisation pour architecture multi-cœurs de motifs répétitifs

Piat, Jonathan 16 September 2010 (has links) (PDF)
Face au défi que représente la programmation des architectures multi-cœurs/processeurs, il est devenu nécessaire de proposer aux développeurs des outils adaptés permettant d'abstraire les notions inhérentes au parallélisme et facilitant le portage d'une application sur différentes architectures. La méthodologie AAA (Adéquation Algorithme Architecture) propose au développeur d'automatiser les étapes de partitionnement, ordonnancement à partir d'une description haut niveau de l'application et de l'architecture. Cette méthodologie permet donc le prototypage rapide d'une application sur différentes architectures avec un minimum d'effort et un résultat approchant l'optimal. Les apports de cette thèse se situent à la fois au niveau du modèle de spécification et de ses optimisations relatives au contexte des architectures parallèles. Le modèle flux de données répond aux problèmes de modélisation des applications fortement synchronisées par les données. Le sous-ensemble SDF (Synchronous Data Flow), limite l'expressivité du modèle mais apporte un complément d'information permettant une optimisation efficace et garantissant l'intégrité du calcul dans tous les contextes. Les travaux développés dans ce mémoire introduisent un nouveau modèle de hiérarchie dans SDF afin d'améliorer l'expressivité tout en préservant les propriétés du modèle initial. Ce modèle basé sur des interfaces, permet une approche plus naturelle pour le développeur accoutumé au langage C. Ce nouveau modèle apportant un complément d'information, nous proposons également un ensemble de traitement améliorant la prise en charge des motifs de répétition imbriqués. En effet le modèle de hiérarchie introduit en première partie permet la spécification de motifs dit de " nids de boucles " pouvant masquer le parallélisme potentiel. Il est donc nécessaire d'associer au modèle des traitements permettant de révéler ce parallélisme tout en préservant l'aspect factorisé du calcul. Les méthodes présentées sont adaptées du contexte des compilateurs pour supercalculateurs et de l'univers des réseaux systoliques.

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