La problématique de cette thèse se place à l’interface entre le domaine scientifique du contrôle non destructif par ultrasons (CND US) et l’adéquation algorithme architecture. Le CND US comprend un ensemble de techniques utilisées pour examiner un matériau, qu’il soit en production ou maintenance. Afin de détecter d’éventuels défauts, de les positionner et les dimensionner, des méthodes d’imagerie et de reconstruction ont été développées au CEA-LIST, dans la plateforme logicielle CIVA.L’évolution du matériel d’acquisition entraine une augmentation des volumes de données et par conséquent nécessite toujours plus de puissance de calcul pour parvenir à des reconstructions en temps interactif. L’évolution multicoeurs des processeurs généralistes (GPP), ainsi que l’arrivée de nouvelles architectures comme les GPU rendent maintenant possible l’accélération de ces algorithmes.Le but de cette thèse est d’évaluer les possibilités d’accélération de deux algorithmes de reconstruction sur ces architectures. Ces deux algorithmes diffèrent dans leurs possibilités de parallélisation. Pour un premier, la parallélisation sur GPP est relativement immédiate, contrairement à celle sur GPU qui nécessite une utilisation intensive des instructions atomiques. Quant au second, le parallélisme est plus simple à exprimer, mais l’ordonnancement des nids de boucles sur GPP, ainsi que l’ordonnancement des threads et une bonne utilisation de la mémoire partagée des GPU sont nécessaires pour obtenir un fonctionnement efficace. Pour ce faire, OpenMP, CUDA et OpenCL ont été utilisés et comparés. L’intégration de ces prototypes dans la plateforme CIVA a mis en évidence un ensemble de problématiques liées à la maintenance et à la pérennisation de codes sur le long terme. / This thesis work is placed between the scientific domain of ultrasound non-destructive testing and algorithm-architecture adequation. Ultrasound non-destructive testing includes a group of analysis techniques used in science and industry to evaluate the properties of a material, component, or system without causing damage. In order to characterize possible defects, determining their position, size and shape, imaging and reconstruction tools have been developed at CEA-LIST, within the CIVA software platform.Evolution of acquisition sensors implies a continuous growth of datasets and consequently more and more computing power is needed to maintain interactive reconstructions. General purprose processors (GPP) evolving towards parallelism and emerging architectures such as GPU allow large acceleration possibilities than can be applied to these algorithms.The main goal of the thesis is to evaluate the acceleration than can be obtained for two reconstruction algorithms on these architectures. These two algorithms differ in their parallelization scheme. The first one can be properly parallelized on GPP whereas on GPU, an intensive use of atomic instructions is required. Within the second algorithm, parallelism is easier to express, but loop ordering on GPP, as well as thread scheduling and a good use of shared memory on GPU are necessary in order to obtain efficient results. Different API or libraries, such as OpenMP, CUDA and OpenCL are evaluated through chosen benchmarks. An integration of both algorithms in the CIVA software platform is proposed and different issues related to code maintenance and durability are discussed.

La simulation est de plus en plus utilisée dans le domaine industriel du Contrôle Non Destructif. Elle est employée tout au long du processus de contrôle, que ce soit pour en accélérer la mise au point ou en comprendre les résultats. Les travaux menés au cours de cette thèse présentent une méthode de calcul rapide de champ ultrasonore rayonné par un capteur multi-éléments dans une pièce isotrope, permettant un usage interactif des simulations. Afin de tirer parti des architectures parallèles communément disponibles, un modèle régulier (qui limite au maximum les branchements divergents) dérivé du modèle générique présent dans la plateforme logicielle CIVA a été mis au point. Une première implémentation de référence a permis de le valider par rapport aux résultats CIVA et d'analyser son comportement en termes de performances. Le code a ensuite été porté et optimisé sur trois classes d'architectures parallèles aujourd'hui disponibles dans les stations de calcul : le processeur généraliste central (GPP), le coprocesseur manycore (Intel MIC) et la carte graphique (nVidia GPU). Concernant le processeur généraliste et le coprocesseur manycore, l'algorithme a été réorganisé et le code implémenté afin de tirer parti des deux niveaux de parallélisme disponibles, le multithreading et les instructions vectorielles. Sur la carte graphique, les différentes étapes de simulation de champ ont été découpées en une série de noyaux CUDA. Enfin, des bibliothèques de calculs spécifiques à ces architectures, Intel MKL et nVidia cuFFT, ont été utilisées pour effectuer les opérations de Transformées de Fourier Rapides. Les performances et la bonne adéquation des codes produits ont été analysées en détail pour chaque architecture. Dans plusieurs cas, sur des configurations de contrôle réalistes, des performances autorisant l'interactivité ont été atteintes. Des perspectives pour traiter des configurations plus complexes sont dressées. Enfin la problématique de l'industrialisation de ce type de code dans la plateforme logicielle CIVA est étudiée. / The Non Destructive Testing field increasingly uses simulation.It is used at every step of the whole control process of an industrial part, from speeding up control development to helping experts understand results. During this thesis, a simulation tool dedicated to the fast computation of an ultrasonic field radiated by a phase array probe in an isotropic specimen has been developped. Its performance enables an interactive usage. To benefit from the commonly available parallel architectures, a regular model (aimed at removing divergent branching) derived from the generic CIVA model has been developped. First, a reference implementation was developped to validate this model against CIVA results, and to analyze its performance behaviour before optimization. The resulting code has been optimized for three kinds of parallel architectures commonly available in workstations: general purpose processors (GPP), manycore coprocessors (Intel MIC) and graphics processing units (nVidia GPU). On the GPP and the MIC, the algorithm was reorganized and implemented to benefit from both parallelism levels, multhreading and vector instructions. On the GPU, the multiple steps of field computing have been divided in multiple successive CUDA kernels.Moreover, libraries dedicated to each architecture were used to speedup Fast Fourier Transforms, Intel MKL on GPP and MIC and nVidia cuFFT on GPU. Performance and hardware adequation of the produced algorithms were thoroughly studied for each architecture. On multiple realistic control configurations, interactive performance was reached. Perspectives to adress more complex configurations were drawn. Finally, the integration and the industrialization of this code in the commercial NDT plateform CIVA is discussed.