Cette thèse apporte des solutions pour exploiter efficacement les nouvelles architectures hautement parallèles, dans le contexte des simulations d'objets déformables en temps réel. Les premières contributions de ce document, se concentrent sur le calcul de la déformation des objets. Pour cela nous proposerons des solutions de parallélisations de solveurs linéaires, couplées à des techniques de preconditionnement asynchrone. Le second ensemble de contributions, repose sur le processeur graphique pour produire une nouvelle méthode de détection des collisions, basée sur le volume d'intersection entre les objets déformables.Enfin les derniers travaux apportent des solutions pour produire une réponse précise aux contacts, et compatible avec le temps réel. Nous aborderons notamment les problèmes liés à la découpe des organes, et à la prise en compte du couplage mécanique entre les contacts. Pour terminer, nous illustrerons nos contributions dans un ensemble d’applications médicales, qui tirent parti des contributions de ce document. / This thesis provides solutions to effectively exploit the new highly parallel architectures, in the context of simulations of deformable objects in real time. The first contributions of this paper focus on calculating the deformation of objects. For that purpose, we will propose solutions of parallelization of linear solvers, coupled with asynchronous preconditioning techniques. The second set of contributions relies on the graphics processor to produce a new collision detection method, based on intersection volumes between deformable objects. Then the last works provide solutions to produce an accurate response to contacts and is compatible with real time. We will discuss issues related to the organs cutting, and the recognition of the mechanical coupling between the contacts. Finally, we will illustrate our contributions in a range of medical applications which make the most of the contributions of this paper.

Ce projet vise à élaborer un outil de calcul dosimétrique pour les traitements de thérapie radionucléique par radiopeptides (TRRP) au ¹⁷⁷Lu-octréotate. Pour ce faire, des images tomographiques par émission monophotonique et tomodensitométriques (TEM/TDM) acquises environ 4, 24 et 72 heures après l’administration du radiopharmaceutique sont recalées et quantifiées pour obtenir la biodistribution 4D du composé. Ces images permettent de calculer le taux de dose lors de la séance d’imagerie correspondante. Ces calculs sont réalisés sur processeurs graphiques afin de paralléliser le calcul de la dose. L’utilisation d’une régression biexponentielle permet d’établir les courbes de taux de dose en fonction du temps, qui sont intégrées pour obtenir la dose absorbée dans les régions étudiées. L’étude des patients ayant été traités au centre hospitalier universitaire (CHU) de Québec a permis de vérifier les résultats obtenus avec le code, en plus de s’intéresser à la prédiction de la dose rénale et la proportion de la dose absorbée due au rayonnement γ.

Durant cette thèse, nous avons principalement travaillé sur deux sujets liés à l'analyse de la performance GPU (Graphics Processing Unit - Processeur graphique). Dans un premier temps, nous avons développé une méthode analytique et un outil d'estimation temporel (TEG) pour prédire les performances d'applications CUDA s’exécutant sur des GPUs de la famille GT200. Cet outil peut prédire les performances avec une précision approchant celle des outils précis au cycle près. Dans un second temps, nous avons développé une approche pour estimer la borne supérieure des performances d'une application GPU, en se basant sur l'analyse de l'application et de son code assembleur. Avec cette borne, nous connaissons la marge d'optimisation restante, et nous pouvons décider des efforts d'optimisation à fournir. Grâce à cette analyse, nous pouvons aussi comprendre quels paramètres sont critiques à la performance. / In this thesis work, we have mainly worked on two topics of GPU performance analysis. First, we have developed an analytical method and a timing estimation tool (TEG) to predict CUDA application's performance for GT200 generation GPUs. TEG can predict GPU applications' performance in cycle-approximate level. Second, we have developed an approach to estimate GPU applications' performance upper bound based on application analysis and assembly code level benchmarking. With the performance upper bound of an application, we know how much optimization space is left and can decide the optimization effort. Also with the analysis we can understand which parameters are critical to the performance.

La métrologie in situ et le contrôle de procédés en temps réel sont pour l'industrie de la microélectronique des enjeux d'une importance cruciale. Une technique de caractérisation optique basée sur une analyse de la lumière diffractée par un objet, la scatterométrie, fait preuve pour cela d'un potentiel remarquable. Il s'agit d'une méthode non destructive qui permet de mesurer indirectement et avec excellente précision des grandeurs géométriques de motifs périodiques.<br /><br />Pour la résolution de ce problème inverse, il est coutume de comparer une signature relevée par ellipsométrie (par exemple) avec une bibliothèque de signatures optiques calculées au préalable. Dans cette thèse, ce principe appliqué couramment en situation statique (mesure en ligne d'un échantillon) a été étendu à une application dynamique (suivi de procédés en temps réel), pour laquelle les signatures sont acquises avec une faible résolution en longueurs d'onde mais avec une grande fréquence.<br />Ces développements ont consisté d'une part en l'élaboration d'un algorithme de reconstruction de forme basé sur la régularisation de Tikhonov et d'autre part sur l'utilisation d'une architecture de calcul particulière, les processeurs graphiques (GPU).<br /><br />A des fins de mise au point et de validation, nous nous sommes appuyés sur des procédés de la microélectronique pour lesquels le suivi en temps réel est un défi majeur pour le futur : gravure de résine par plasma et fluage de résine pour la nano-impression.

Cette thèse est consacrée aux algorithmes de morphologie mathématique qui peuvent considérer les pixels d'une image comme un flux de données. Nous allons démontrer qu'un grand nombre d'algorithmes de morphologie mathématique peuvent être décrits comme un flux de données traversant des unités d'exécution. Nous verrons que cette approche peut aussi fonctionner sur des processeurs génériques possédant un jeu d'instructions multimédia ou sur des cartes graphiques. Pour décrire les algorithmes en flux de données, nous proposons d'utiliser le langage fonctionnel Haskell, ce qui nous permettra de décrire les briques de base de la construction des algorithmes de morphologie mathématique. On applique ces briques dans la description des algorithmes les plus couramment utilisés (dilatation/érosion, opérations géodésiques, fonction distance et nivellements) ce qui facilitera le portage de ces algorithmes sur plusieurs plate-formes. Nous proposons pour la construction des algorithmes morphologiques un mode d'exécution original par macro blocs et nous étudions en profondeur la transposition de cette idée aux architectures SIMD. Nous montrons que l'utilisation des macro blocs est intéressante pour les architectures multimédia et nous montrons également que les algorithmes morphologiques proposés dans cette thèse atteignent de meilleures performances que les implémentations standard. Un nouveau champ s'ouvre ainsi aux algorithmes développés dans les applications de traitement d'images en temps réel. Cette thèse explore également les processeurs graphiques et démontre sur des résultats expérimentaux qu'ils sont, dès à présent, assez performants pour concurrencer les processeurs généraux.

Les processeurs graphiques (GPU) actuels offrent une importante puissance de calcul disponible à faible coût. Ce fait a conduit à détourner leur emploi pour réaliser du calcul non graphique, donnant naissance au domaine du calcul généraliste sur processeur graphique (GPGPU). Cette thèse considère d'une part des techniques logicielles pour tirer parti de l'ensemble des opérateurs arithmétiques spécifiques aux GPU dans le cadre du calcul scientifique, et d'autre part des adaptations matérielles aux GPU afin d'exécuter plus efficacement les applications généralistes. En particulier, nous identifions la régularité parallèle comme une opportunité d'optimisation des architectures parallèles, et exposons son potentiel par la simulation d'une architecture GPU existante. Nous considérons ensuite deux alternatives permettant d'exploiter cette régularité. D'une part, nous mettons au point un mécanisme matériel dynamique afin d'améliorer l'efficacité énergétique des unités de calcul. D'autre part, nous présentons une analyse statique opérée à la compilation permettant de simplifier le matériel dédié au contrôle dans les GPU.

Les algorithmes Branch and Bound (B&B) sont attractifs pour la résolution exacte de problèmes d'optimisation combinatoire (POC) par exploration d'un espace de recherche arborescent. Néanmoins, ces algorithmes sont très gourmands en temps de calcul pour des instances de problèmes de grande taille (exemple : benchmarks de Taillard pour FSP) même en utilisant le calcul sur grilles informatiques [Mezmaz et al., IEEE IPDPS'2007]. Le calcul massivement parallèle fourni à travers les plates-formes de calcul hétérogènes d'aujourd'hui [TOP500 ] est requis pour traiter effi cacement de telles instances. Le dé fi est alors d'exploiter tous les niveaux de parallélisme sous-jacents et donc de repenser en conséquence les modèles parallèles des algorithmes B&B. Dans cette thèse, nous nous attachons à revisiter la conception et l'implémentation des ces algorithmes pour la résolution de POC de grande taille sur (larges) plates-formes de calcul multi-coeurs et multi-GPUs. Le problème d'ordonnancement Flow-Shop (FSP) est considéré comme étude de cas. Une étude expérimentale préliminaire sur quelques grandes instances du FSP a révélé que l'arbre de recherche est hautement irrégulier (en forme et en taille) et très large (milliards de milliards de noeuds), et que l'opérateur d'évaluation des bornes est exorbitant en temps de calcul (environ 97% du temps de B&B). Par conséquent, notre première contribution est de proposer une approche GPU avec un seul coeur CPU (GB&B) dans laquelle seul l'opérateur d'évaluation est exécuté sur GPU. L'approche traite deux dé fis: la divergence de threads et l'optimisation de la gestion de la mémoire hiérarchique du GPU. Comparée à une version séquentielle, des accélérations allant jusqu'à ( 100) sont obtenues sur Nvidia Tesla C2050. L'analyse des performances de GB&B a montré que le surcoût induit par le transfert des données entre le CPU et le GPU est élevé. Par conséquent, l'objectif de la deuxième contribution est d'étendre l'approche (LL-GB&B) a fin de minimiser la latence de communication CPU-GPU. Cet objectif est réalisé grâce à une parallélisation à grain fin sur GPU des opérateurs de séparation et d'élagage. Le défi majeur relevé ici est la divergence de threads qui est due à la nature fortement irrégulière citée ci-dessus de l'arbre exploré. Comparée à une exécution séquentielle, LL-GB&B permet d'atteindre des accélérations allant jusqu'à ( 160) pour les plus grandes instances. La troisième contribution consiste à étudier l'utilisation combinée des GPUs avec les processeurs multi-coeurs. Deux scénarios ont été explorés conduisant à deux approches: une concurrente (RLL-GB&B) et une coopérative (PLL-GB&B). Dans le premier cas, le processus d'exploration est eff ectué simultanément par le GPU et les coeurs du CPU. Dans l'approche coopérative, les coeurs du CPU préparent et transfèrent les sous-problèmes en utilisant le streaming CUDA tandis que le GPU eff ectue l'exploration. L'utilisation combinée du multi-coeur et du GPU a montré que l'utilisation de RLL-GB&B n'est pas bénéfi que et que PLL-GB&B permet une amélioration allant jusqu'à (36%) par rapport à LL-GB&B. Sachant que récemment des grilles de calcul comme Grid5000 (certains sites) ont été équipées avec des GPU, la quatrième contribution de cette thèse traite de la combinaison du calcul sur GPU et multi-coeur avec le calcul distribué à grande échelle. Pour ce faire, les diff érentes approches proposées ont été réunies dans un méta-algorithme hétérofigène qui sélectionne automatiquement l'algorithme à déployer en fonction de la con figuration matérielle cible. Ce méta-algorithme est couplé avec l'approche B&B@Grid proposée dans [Mezmaz et al., IEEE IPDPS'2007]. B&B@Grid répartit les unités de travail (sous-espaces de recherche codés par des intervalles) entre les noeuds de la grille tandis que le méta-algorithme choisit et déploie localement un algorithme de B&B parallèle sur les intervalles reçus. L'approche combinée nous a permis de résoudre à l'optimalité et e fficacement les instances (20 20) de Taillard.

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.

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 motivation de ce travail est la réalisation de circuits permettant d'afficher rapidement des images sur un écran d'ordinateur. Voici dix ans, nous avons proposé un circuit LSI, prenant en charge la gestion d'une mémoire d'image et l'écriture rapide de segments de droite et de caractères, dans une optique de "terminal graphique". Nous avons ensuite cherché à augmenter les performances de cette architecture et à l'adapter à l'environnement "station de travail". Nous sommes aujourd'hui convaincu que la solution ne passe pas par des circuits spécialisés, mais par la définition d'opérateurs généraux de calcul très puissants. Pour expliquer cet itinéraire, nous décrivons une suite d'expérimentations réalisées, précédée par une histoire des architectures de visualisation.