Les circuits reconfigurables de type FPGA (Field Programmable Gate Arrays) peuvent désormais surpasser les processeurs généralistes pour certaines applications offrant un fort degré de parallélisme intrinsèque. Ces circuits sont traditionnellement programmés en utilisant des langages de type HDL (Hardware Description Languages), comme Verilog et VHDL. L'usage de ces langages permet d'exploiter au mieux les performances offertes par ces circuits mais requiert des programmeurs une très bonne connaissance des techniques de conception numérique. Ce pré-requis limite fortement l'utilisation des FPGA par la communauté des concepteurs de logiciel en général. Afin de pallier cette limitation, un certain nombre d'outils de plus haut niveau ont été développés, tant dans le monde industriel qu'académique. Parmi les approches proposées, celles fondées sur une transformation plus ou moins automatique de langages de type C ou équivalent, largement utilisés dans le domaine logiciel, ont été les plus explorées. Malheureusement, ces approches ne permettent pas, en général, d'obtenir des performances comparables à celles issues d'une formulation directe avec un langage de type HDL, en raison, essentiellement, de l'incapacité de ces langages à exprimer le parallélisme intrinsèque des applications. Une solution possible à ce problème passe par un changement du modèle de programmation même. Dans le contexte qui est le notre, le modèle flot de données apparaît comme un bon candidat. Cette thèse explore donc l'adoption d'un modèle de programmation flot de données pour la programmation de circuits de type FPGA. Plus précisément, nous évaluons l'adéquation de CAPH, un langage orienté domaine (Domain Specific Language) à la description et à l'implantation sur FPGA d'application opérant à la volée des capteurs (stream processing applications). L'expressivité du langage et l'efficacité du code généré sont évaluées expérimentalement en utilisant un large spectre d'applications, allant du traitement d'images bas niveau (filtrage, convolution) à des applications de complexité réaliste telles que la détection de mouvement, l'étiquetage en composantes connexes ou l'encodage JPEG. / Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) are reconfigurable devices which can outperform General Purpose Processors (GPPs) for applications exhibiting parallelism. Traditionally, FPGAs are programmed using Hardware Description Languages (HDLs) such as Verilog and VHDL. Using these languages generally offers the best performances but the programmer must be familiar with digital design. This creates a barrier for the software community to use FPGAs and limits their adoption as a computing solution. To make FPGAs accessible to both software and hardware programmers, a number of tools have been proposed both by academia and industry providing high-level programming environment. A widely used approach is to convert C-like languages to HDLs, making it easier for software programmers to use FPGAs. But these approaches generally do not provide performances on the par with those obtained with HDL languages. The primary reason is the inability of C-like approaches to express parallelism. Our claim is that in order to have a high level programming language for FPGAs as well as not to compromise on performance, a shift in programming paradigm is required. We think that the Dataflowow / actor programming model is a good candidate for this. This thesis explores the adoption of Dataflow / actor programming model for programming FPGAs. More precisely, we assess the suitability of CAPH, a domain-specific language based on this programming model for the description and implementation of stream-processing applications on FPGAs. The expressivity of the language and the efficiency of the generated code are assessed experimentally using a set of test bench applications ranging from very simple applications (basic image filtering) to more complex realistic applications such as motion detection, Connected Component Labeling (CCL) and JPEG encoder.

Une grande partie de ces données volumineuses ont plus de valeur lorsqu'elles sont analysées rapidement, au fur et à mesure de leur génération. Dans plusieurs scénarios d'application émergents, tels que les villes intelligentes, la surveillance opérationnelle de grandes infrastructures et l'Internet des Objets (Internet of Things), des flux continus de données doivent être traités dans des délais très brefs. Dans plusieurs domaines, ce traitement est nécessaire pour détecter des modèles, identifier des défaillances et pour guider la prise de décision. Les données sont donc souvent rassemblées et analysées par des environnements logiciels conçus pour le traitement de flux continus de données. Ces environnements logiciels pour le traitement de flux de données déploient les applications sous-la forme d'un graphe orienté ou de dataflow. Un dataflow contient une ou plusieurs sources (i.e. capteurs, passerelles ou actionneurs); opérateurs qui effectuent des transformations sur les données (e.g., filtrage et agrégation); et des sinks (i.e., éviers qui consomment les requêtes ou stockent les données). Nous proposons dans cette thèse un ensemble de stratégies pour placer les opérateurs dans une infrastructure massivement distribuée cloud-edge en tenant compte des caractéristiques des ressources et des exigences des applications. En particulier, nous décomposons tout d'abord le graphe d'application en identifiant quelques comportements tels que des forks et des joints, puis nous le plaçons dynamiquement sur l'infrastructure. Des simulations et un prototype prenant en compte plusieurs paramètres d'application démontrent que notre approche peut réduire la latence de bout en bout de plus de 50% et aussi améliorer d'autres métriques de qualité de service. L'espace de recherche de solutions pour la reconfiguration des opérateurs peut être énorme en fonction du nombre d'opérateurs, de flux, de ressources et de liens réseau. De plus, il est important de minimiser le coût de la migration tout en améliorant la latence. Des travaux antérieurs, Reinforcement Learning (RL) et Monte-Carlo Tree Searh (MCTS) ont été utilisés pour résoudre les problèmes liés aux grands nombres d’actions et d’états de recherche. Nous modélisons le problème de reconfiguration d'applications sous la forme d'un processus de décision de Markov (MDP) et étudions l'utilisation des algorithmes RL et MCTS pour concevoir des plans de reconfiguration améliorant plusieurs métriques de qualité de service. / A large part of this big data is most valuable when analysed quickly, as it is generated. Under several emerging application scenarios, such as in smart cities, operational monitoring of large infrastructure, and Internet of Things (IoT), continuous data streams must be processed under very short delays. In multiple domains, there is a need for processing data streams to detect patterns, identify failures, and gain insights. Data is often gathered and analysed by Data Stream Processing Engines (DSPEs).A DSPE commonly structures an application as a directed graph or dataflow. A dataflow has one or multiple sources (i.e., gateways or actuators); operators that perform transformations on the data (e.g., filtering); and sinks (i.e., queries that consume or store the data). Most complex operator transformations store information about previously received data as new data is streamed in. Also, a dataflow has stateless operators that consider only the current data. Traditionally, Data Stream Processing (DSP) applications were conceived to run in clusters of homogeneous resources or on the cloud. In a cloud deployment, the whole application is placed on a single cloud provider to benefit from virtually unlimited resources. This approach allows for elastic DSP applications with the ability to allocate additional resources or release idle capacity on demand during runtime to match the application requirements.We introduce a set of strategies to place operators onto cloud and edge while considering characteristics of resources and meeting the requirements of applications. In particular, we first decompose the application graph by identifying behaviours such as forks and joins, and then dynamically split the dataflow graph across edge and cloud. Comprehensive simulations and a real testbed considering multiple application settings demonstrate that our approach can improve the end-to-end latency in over 50% and even other QoS metrics. The solution search space for operator reassignment can be enormous depending on the number of operators, streams, resources and network links. Moreover, it is important to minimise the cost of migration while improving latency. Reinforcement Learning (RL) and Monte-Carlo Tree Search (MCTS) have been used to tackle problems with large search spaces and states, performing at human-level or better in games such as Go. We model the application reconfiguration problem as a Markov Decision Process (MDP) and investigate the use of RL and MCTS algorithms to devise reconfiguring plans that improve QoS metrics.