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Lattice-Boltzmann method(LBM), a promising new particle-based simulation technique for complex and multiscale fluid flows, has seen tremendous adoption in recent years in computational fluid dynamics. Even with a state-of-the-art LBM solver such as Palabos, a user still has to manually write his program using the library-supplied primitives. We propose an automated code generator for a class of LBM computations with the objective to achieve high performance on modern architectures. Tiling is a very important loop transformation used to improve the performance of stencil computations by exploiting locality and parallelism. In the first part of the work, we explore diamond tiling, a new tiling technique to exploit the inherent ability of most stencils to allow tile-wise concurrent start. This enables perfect load-balance during execution and reduces the frequency of synchronization required. Few studies have looked at time tiling for LBM codes. We exploit a key similarity between stencils and LBM to enable polyhedral optimizations and in turn time tiling for LBM. Besides polyhedral transformations, we also describe a number of other complementary transformations and post processing necessary to obtain good parallel and SIMD performance on modern architectures. We also characterize the performance of LBM with the Roofline performance model. Experimental results for standard LBM simulations like Lid Driven Cavity, Flow Past Cylinder, and Poiseuille Flow show that our scheme consistently outperforms Palabos–on average by3 x while running on 16 cores of a n Intel Xeon Sandy bridge system. We also obtain a very significant improvement of 2.47 x over the native production compiler on the SPECLBM benchmark.

L'anévrisme cérébral est une région fragile de la paroi d'un vaisseau sanguin dans le cerveau, qui peut se rompre et provoquer des saignements importants et des accidents vasculaires cérébraux. La segmentation de l'anévrisme cérébral est une étape primordiale pour l'aide au diagnostic, le traitement et la planification chirurgicale. Malheureusement, la segmentation manuelle prend encore une part importante dans l'angiographie clinique et elle est devenue couteuse en temps de traitement étant donné la gigantesque quantité de données générées par les systèmes d'imagerie médicale. Les méthodes de segmentation automatique d'image constituent un moyen essentiel pour faciliter et accélérer l'examen clinique et pour réduire l'interaction manuelle et la variabilité inter-opérateurs. L'objectif principal de ce travail de thèse est de développer des méthodes automatiques pour la segmentation et la mesure des anévrismes. Le présent travail de thèse est constitué de trois parties principales. La première partie concerne la segmentation des anévrismes géants qui contiennent à la fois la lumière et le thrombus. La méthode consiste d'abord à extraire la lumière et le thrombus en utilisant une procédure en deux étapes, puis à affiner la forme du thrombus à l'aide de la méthode des courbes de niveaux. Dans cette partie, la méthode proposée est également comparée à la segmentation manuelle, démontrant sa bonne précision. La deuxième partie concerne une approche LBM pour la segmentation des vaisseaux dans des images 2D+t et de l'anévrisme cérébral dans les images en 3D. La dernière partie étudie un modèle de segmentation 4D en considérant les images 3D+t comme un hypervolume 4D et en utilisant un réseau LBM D4Q81, dans lequel le temps est considéré de la même manière que les trois autres dimensions pour la définition des directions de mouvement des particules dans la LBM, considérant les données 3D+t comme un hypervolume 4D et en utilisant un réseau LBM D4Q81. Des expériences sont réalisées sur des images synthétiques d'hypercube 4D et d'hypersphere 4D. La valeur de Dice sur l'image de l'hypercube avec et sans bruit montre que la méthode proposée est prometteuse pour la segmentation 4D et le débruitage. / Cerebral aneurysm is a fragile area on the wall of a blood vessel in the brain, which can rupture and cause major bleeding and cerebrovascular accident. The segmentation of cerebral aneurysm is a primordial step for diagnosis assistance, treatment and surgery planning. Unfortunately, manual segmentation is still an important part in clinical angiography but has become a burden given the huge amount of data generated by medical imaging systems. Automatic image segmentation techniques provides an essential way to easy and speed up clinical examinations, reduce the amount of manual interaction and lower inter operator variability. The main purpose of this PhD work is to develop automatic methods for cerebral aneurysm segmentation and measurement. The present work consists of three main parts. The first part deals with giant aneurysm segmentation containing lumen and thrombus. The methodology consists of first extracting the lumen and thrombus using a two-step procedure based on the LBM, and then refining the shape of the thrombus using level set technique. In this part the proposed method is also compared with manual segmentation, demonstrating its good segmentation accuracy. The second part concerns a LBM approach to vessel segmentation in 2D+t images and to cerebral aneurysm segmentation in 3D medical images through introducing a LBM D3Q27 model, which allows achieving a good segmentation and high robustness to noise. The last part investigates a true 4D segmentation model by considering the 3D+t data as a 4D hypervolume and using a D4Q81 lattice in LBM where time is considered in the same manner as for other three dimensions for the definition of particle moving directions in the LBM model.