Depuis le début des années 2000, la performance brute des cœurs des processeurs a cessé son augmentation exponentielle. Les circuits graphiques (GPUs) modernes ont été conçus comme des circuits composés d'une véritable grille de plusieurs centaines voir milliers d'unités de calcul. Leur capacité de calcul les a amenés à être rapidement détournés de leur fonction première d'affichage pour être exploités comme accélérateurs de calculs généralistes. Toutefois programmer un GPU efficacement en dehors du rendu de scènes 3D reste un défi.La jungle qui règne dans l'écosystème du matériel se reflète dans le monde du logiciel, avec de plus en plus de modèles de programmation, langages, ou API, sans laisser émerger de solution universelle.Cette thèse propose une solution de compilation pour répondre partiellement aux trois "P" propriétés : Performance, Portabilité, et Programmabilité. Le but est de transformer automatiquement un programme séquentiel en un programme équivalent accéléré à l'aide d'un GPU. Un prototype, Par4All, est implémenté et validé par de nombreuses expériences. La programmabilité et la portabilité sont assurées par définition, et si la performance n'est pas toujours au niveau de ce qu'obtiendrait un développeur expert, elle reste excellente sur une large gamme de noyaux et d'applications.Une étude des architectures des GPUs et les tendances dans la conception des langages et cadres de programmation est présentée. Le placement des données entre l'hôte et l'accélérateur est réalisé sans impliquer le développeur. Un algorithme d'optimisation des communications est proposé pour envoyer les données sur le GPU dès que possible et les y conserver aussi longtemps qu'elle ne sont pas requises sur l'hôte. Des techniques de transformations de boucles pour la génération de code noyau sont utilisées, et même certaines connues et éprouvées doivent être adaptées aux contraintes posées par les GPUs. Elles sont assemblées de manière cohérente, et ordonnancées dans le flot d'un compilateur interprocédural. Des travaux préliminaires sont présentés au sujet de l'extension de l'approche pour cibler de multiples GPUs.

Depuis le début des années 2000, la performance brute des cœurs des processeurs a cessé son augmentation exponentielle. Les circuits graphiques (GPUs) modernes ont été conçus comme des circuits composés d'une véritable grille de plusieurs centaines voir milliers d'unités de calcul. Leur capacité de calcul les a amenés à être rapidement détournés de leur fonction première d'affichage pour être exploités comme accélérateurs de calculs généralistes. Toutefois programmer un GPU efficacement en dehors du rendu de scènes 3D reste un défi.La jungle qui règne dans l'écosystème du matériel se reflète dans le monde du logiciel, avec de plus en plus de modèles de programmation, langages, ou API, sans laisser émerger de solution universelle.Cette thèse propose une solution de compilation pour répondre partiellement aux trois "P" propriétés : Performance, Portabilité, et Programmabilité. Le but est de transformer automatiquement un programme séquentiel en un programme équivalent accéléré à l'aide d'un GPU. Un prototype, Par4All, est implémenté et validé par de nombreuses expériences. La programmabilité et la portabilité sont assurées par définition, et si la performance n'est pas toujours au niveau de ce qu'obtiendrait un développeur expert, elle reste excellente sur une large gamme de noyaux et d'applications.Une étude des architectures des GPUs et les tendances dans la conception des langages et cadres de programmation est présentée. Le placement des données entre l'hôte et l'accélérateur est réalisé sans impliquer le développeur. Un algorithme d'optimisation des communications est proposé pour envoyer les données sur le GPU dès que possible et les y conserver aussi longtemps qu'elle ne sont pas requises sur l'hôte. Des techniques de transformations de boucles pour la génération de code noyau sont utilisées, et même certaines connues et éprouvées doivent être adaptées aux contraintes posées par les GPUs. Elles sont assemblées de manière cohérente, et ordonnancées dans le flot d'un compilateur interprocédural. Des travaux préliminaires sont présentés au sujet de l'extension de l'approche pour cibler de multiples GPUs. / Since the beginning of the 2000s, the raw performance of processors stopped its exponential increase. The modern graphic processing units (GPUs) have been designed as array of hundreds or thousands of compute units. The GPUs' compute capacity quickly leads them to be diverted from their original target to be used as accelerators for general purpose computation. However programming a GPU efficiently to perform other computations than 3D rendering remains challenging.The current jungle in the hardware ecosystem is mirrored by the software world, with more and more programming models, new languages, different APIs, etc. But no one-fits-all solution has emerged.This thesis proposes a compiler-based solution to partially answer the three "P" properties: Performance, Portability, and Programmability. The goal is to transform automatically a sequential program into an equivalent program accelerated with a GPU. A prototype, Par4All, is implemented and validated with numerous experiences. The programmability and portability are enforced by definition, and the performance may not be as good as what can be obtained by an expert programmer, but still has been measured excellent for a wide range of kernels and applications.A survey of the GPU architectures and the trends in the languages and framework design is presented. The data movement between the host and the accelerator is managed without involving the developer. An algorithm is proposed to optimize the communication by sending data to the GPU as early as possible and keeping them on the GPU as long as they are not required by the host. Loop transformations techniques for kernel code generation are involved, and even well-known ones have to be adapted to match specific GPU constraints. They are combined in a coherent and flexible way and dynamically scheduled within the compilation process of an interprocedural compiler. Some preliminary work is presented about the extension of the approach toward multiple GPUs.