Le développement d'outils de simulation efficaces demande d'appréhender à la fois la modélisation physique, la modélisation mathématique et la programmation informatique. Pour chacun de ces points, il est nécessaire de garder à l'esprit l'application visée, en effet le niveau de modélisation à adopter mais également les techniques de programmation à mettre en œuvre vont être différents selon l'utilisation que l'on envisage pour un code de calcul ou un logiciel de simulation.On commence dans ce travail de thèse par s'intéresser au niveau fin pour lequel on résout les équations d'Euler pour calculer un écoulement, on aborde ensuite la question de l'utilisation d'un code de calcul parallèle dans le contexte de la simulation d'un benchmark industriel. Enfin, on traite du niveau macroscopique associé à la simulation d'une installation industrielle complète pour lequel on utilise des relations phénoménologiques basées par exemple sur des corrélations expérimentales.Le premier chapitre traite de la détermination d'une vitesse de grille dans le contexte des méthodes ALE (Arbitrary Langrangian-Eulerian). Dans le chapitre suivant, on s’intéresse aux équations d'Euler compressibles résolues à l'aide de la méthode VFFC (Volumes Finis à Flux Caractéristiques), il s'agit d'introduire un modèle d'interface entre un fluide seul d'une part et un mélange homogène de deux fluides d'autre part, l'un des deux fluides ayant la même loi d'état que celui présent de l'autre côté de l'interface.Le troisième chapitre est consacré à la réalisation de simulations haute performance utilisant le code de calcul FluxIC basé sur la méthode VFFC avec capture d'interfaces, on s'intéresse plus particulièrement au phénomène de sloshing rencontré lors du transport de gaz naturel liquéfié par navire méthanier.Pour finir, le quatrième et dernier chapitre traite de la modélisation au niveau système d'une installation industrielle. On y présentera une approche systémique qui constitue un niveau de modélisation adapté à la simulation d'un grand nombre de composants et de leurs interactions. L'approche qui est présentée permet de concilier la modélisation de phénomènes physiques déterministes avec une modélisation stochastique visant à simuler, par exemple, le comportement de l'installation pour divers régimes de fonctionnement caractéristiques. / The development of efficient simulation tools requires an understanding of physical modeling, mathematical modeling and computer programming. For each of these domains it is necessary to bear in mind the intended application, because the use for a calculation code or simulation software will dictate the level of modeling, and also the programming techniques to be adopted.This dissertation starts with a detailed description applied in the form of fluid flow calculations using the Euler equations. Then simulation of an industrial benchmark is considered using a parallel computational method. Finally, simulation of a complete industrial plant is addressed, where phenomenological relations based on experimental correlations can be used.The first chapter deals with the determination of mesh velocity in the context of ALE (Arbitrary Lagrangian-Eulerian) methods. In the following chapter we focus on the compressible Euler equations solved using the FVCF method (Finite Volume with Characteristic Flux). In this case we consider an interface between a single fluid and a homogeneous two-fluid mixture, where one of the two mixed fluids and the single fluid have the same equation of state.The third chapter is devoted to running high performance simulations using the FluxIC computation code based on the FVCF method with interface capturing. The focus is on sloshing phenomenon encountered during transportation of Liquefied Natural Gas by LNG carriers.The fourth and final chapter deals with modeling of an industrial facility at system level. A systemic approach is presented that provides a level of modeling adapted to the simulation of a large number of components and their interactions. This approach enables users to combine deterministic modeling of physical phenomena with stochastic modeling in order to simulate the behavior of the system for a large set of operating conditions.

Les protocoles de cryptographie asymétrique nécessitent des calculs arithmétiques dans différentes structures mathématiques de grandes tailles. Pour garantir une sécurité suffisante, ces tailles varient de plusieurs centaines à plusieurs milliers de bits et rendent les opérations arithmétiques coûteuses en temps de calcul. D'autre part, les architectures grand public actuelles embarquent plusieurs unités de calcul, réparties sur les processeurs et éventuellement sur les cartes graphiques. Ces ressources sont aujourd'hui facilement exploitables grâce à des interfaces de programmation parallèle comme OpenMP ou CUDA. Dans cette thèse, nous étudions la parallélisation d'opérateurs à différents niveaux arithmétique. Nous nous intéressons plus particulièrement à la multiplication entre entiers multiprécision ; à la multiplication modulaire ; et enfin à la multiplication scalaire sur les courbes elliptiques.Dans chacun des cas, nous étudions différents ordonnancements des calculs permettant d'obtenir les meilleures performances. Nous proposons également une bibliothèque permettant la parallélisation sur processeur graphique d'instances d'opérations modulaires et d'opérations sur les courbes elliptiques. Enfin, nous proposons une méthode d'optimisation automatique de la multiplication scalaire sur les courbes elliptiques pour de petits scalaires permettant l'élimination des sous-expressions communes apparaissant dans la formule et l'application systématique de transformations arithmétiques. / Asymmetric cryptography requires some computations in large size finite mathematical structures. To insure the required security, these sizes range from several hundred to several thousand of bits. Mathematical operations are thus expansive in terms of computation time. Otherwise, current architectures have several computing units, which are distribued over the processors and GPU and easily implementable using dedicated languages as OpenMP or CUDA. In this dissertation, we investigate the parallelization of some operators for different arithmetical levels.In particular, our research focuse on parallel multiprecision and modular multiplications, and the parallelization of scalar multiplication over elliptic curves. We also propose a library to parallelize modular operations and elliptic curves operations. Finally, we present a method which allow to optimize scalar elliptic curve multiplication for small scalars.

Dans cette thèse, nous proposons une architecture reconfigurable scalable et flexible, avec un réseau de communication parallèle « full-duplex switched » ainsi que le modèle d’exécution approprié ce qui nous a permis de redéfinir les paradigmes de calcul, de communication et de reconfiguration dans les systèmes embarqués à haute performance (HPEC). Ces systèmes sont devenus très sophistiqués et consommant des ressources pour trois raisons. Premièrement, ils doivent capturer et traiter des données en temps réel à partir de plusieurs sources d’E/S parallèles. Deuxièmement, ils devraient adapter leurs fonctionnalités selon l’application ou l’environnement. Troisièmement, à cause du parallélisme potentiel des applications, multiples instances de calcul réparties sur plusieurs nœuds sont nécessaires, ce qui rend ces systèmes massivement parallèles. Grace au parallélisme matériel offert par les FPGAs, la logique d’une fonction peut être reproduite plusieurs fois pour traiter des E/S parallèles, faisant du modèle d’exécution « Single Program Multiple Data » (SPMD) un modèle préféré pour les concepteurs d’architectures parallèles sur FPGA. En plus, la fonctionnalité de reconfiguration dynamique est un autre attrait des composants FPGA permettant la réutilisation efficace des ressources matérielles limitées. Le défi avec les systèmes HPEC actuels est qu’ils sont généralement conçus pour répondre à des besoins spécifiques d’une application engendrant l’obsolescence rapide du matériel. Dans cette thèse, nous proposons une architecture qui permet la personnalisation des nœuds de calcul (FPGA), la diffusion des données (E/S, bitstreams) et la reconfiguration de plusieurs nœuds de calcul en parallèle. L’environnement logiciel exploite les attraits du réseau de communication pour implémenter le modèle d’exécution SPMD.Enfin, afin de démontrer les avantages de notre architecture, nous avons mis en place une application d’encodage H.264 sécurisé distribué évolutif avec plusieurs protocoles de communication avioniques pour les données et le contrôle. Nous avons utilisé le protocole « serial Front Panel Data Port (sFPDP) » d’acquisition de données à haute vitesse basé sur le standard FMC pour capturer, encoder et de crypter le flux vidéo. Le système mis en œuvre s’appuie sur 3 FPGA différents, en respectant le modèle d’exécution SPMD. En outre, nous avons également mis en place un système d’E/S modulaire en échangeant des protocoles dynamiquement selon les besoins du système. Nous avons ainsi conçu une architecture évolutive et flexible et un modèle d’exécution parallèle afin de gérer plusieurs sources vidéo d’entrée parallèles. / In this thesis, we propose a scalable and customizable reconfigurable computing platform, with a parallel full-duplex switched communication network, and a software execution model to redefine the computation, communication and reconfiguration paradigms in High Performance Embedded Systems. High Performance Embedded Computing (HPEC) applications are becoming highly sophisticated and resource consuming for three reasons. First, they should capture and process real-time data from several I/O sources in parallel. Second, they should adapt their functionalities according to the application or environment variations within given Size Weight and Power (SWaP) constraints. Third, since they process several parallel I/O sources, applications are often distributed on multiple computing nodes making them highly parallel. Due to the hardware parallelism and I/O bandwidth offered by Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), application can be duplicated several times to process parallel I/Os, making Single Program Multiple Data (SPMD) the favorite execution model for designers implementing parallel architectures on FPGAs. Furthermore Dynamic Partial Reconfiguration (DPR) feature allows efficient reuse of limited hardware resources, making FPGA a highly attractive solution for such applications. The problem with current HPEC systems is that, they are usually built to meet the needs of a specific application, i.e., lacks flexibility to upgrade the system or reuse existing hardware resources. On the other hand, applications that run on such hardware architectures are constantly being upgraded. Thus there is a real need for flexible and scalable hardware architectures and parallel execution models in order to easily upgrade the system and reuse hardware resources within acceptable time bounds. Thus these applications face challenges such as obsolescence, hardware redesign cost, sequential and slow reconfiguration, and wastage of computing power.Addressing the challenges described above, we propose an architecture that allows the customization of computing nodes (FPGAs), broadcast of data (I/O, bitstreams) and reconfiguration several or a subset of computing nodes in parallel. The software environment leverages the potential of the hardware switch, to provide support for the SPMD execution model. Finally, in order to demonstrate the benefits of our architecture, we have implemented a scalable distributed secure H.264 encoding application along with several avionic communication protocols for data and control transfers between the nodes. We have used a FMC based high-speed serial Front Panel Data Port (sFPDP) data acquisition protocol to capture, encode and encrypt RAW video streams. The system has been implemented on 3 different FPGAs, respecting the SPMD execution model. In addition, we have also implemented modular I/Os by swapping I/O protocols dynamically when required by the system. We have thus demonstrated a scalable and flexible architecture and a parallel runtime reconfiguration model in order to manage several parallel input video sources. These results represent a conceptual proof of a massively parallel dynamically reconfigurable next generation embedded computers.

La prochaine cible de Exascale en calcul haute performance (High Performance Computing - HPC) et des récent accomplissements dans l'intelligence artificielle donnent l'émergence des architectures alternatives non conventionnelles, dont l'efficacité énergétique est typique des systèmes embarqués, tout en fournissant un écosystème de logiciel équivalent aux plateformes HPC classiques. Un facteur clé de performance de ces architectures à plusieurs cœurs est l'exploitation de la localité de données, en particulier l'utilisation de mémoire locale (scratchpad) en combinaison avec des moteurs d'accès direct à la mémoire (Direct Memory Access - DMA) afin de chevaucher le calcul et la communication. Un tel paradigme soulève des défis de programmation considérables à la fois au fabricant et au développeur d'application. Dans cette thèse, nous abordons les problèmes de transfert et d'accès aux mémoires hiérarchiques, de performance de calcul, ainsi que les défis de programmation des applications HPC, sur l'architecture pluri-cœurs MPPA de Kalray. Pour le premier cas d'application lié à la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann method - LBM), nous fournissons des techniques génériques et réponses fondamentales à la question de décomposition d'un domaine stencil itérative tridimensionnelle sur les processeurs clusterisés équipés de mémoires locales et de moteurs DMA. Nous proposons un algorithme de streaming et de recouvrement basé sur DMA, délivrant 33% de gain de performance par rapport à l'implémentation basée sur la mémoire cache par défaut. Le calcul de stencil multi-dimensionnel souffre d'un goulot d'étranglement important sur les entrées/sorties de données et d'espace mémoire sur puce limitée. Nous avons développé un nouvel algorithme de propagation LBM sur-place (in-place). Il consiste à travailler sur une seule instance de données, au lieu de deux, réduisant de moitié l'empreinte mémoire et cède une efficacité de performance-par-octet 1.5 fois meilleur par rapport à l'algorithme traditionnel dans l'état de l'art. Du côté du calcul intensif avec l'algèbre linéaire dense, nous construisons un benchmark de multiplication matricielle optimale, basé sur exploitation de la mémoire locale et la communication DMA asynchrone. Ces techniques sont ensuite étendues à un module DMA générique du framework BLIS, ce qui nous permet d'instancier une bibliothèque BLAS3 (Basic Linear Algebra Subprograms) portable et optimisée sur n'importe quelle architecture basée sur DMA, en moins de 100 lignes de code. Nous atteignons une performance maximale de 75% du théorique sur le processeur MPPA avec l'opération de multiplication de matrices (GEMM) de BLAS, sans avoir à écrire des milliers de lignes de code laborieusement optimisé pour le même résultat. / Upcoming Exascale target in High Performance Computing (HPC) and disruptive achievements in artificial intelligence give emergence of alternative non-conventional many-core architectures, with energy efficiency typical of embedded systems, and providing the same software ecosystem as classic HPC platforms. A key enabler of energy-efficient computing on many-core architectures is the exploitation of data locality, specifically the use of scratchpad memories in combination with DMA engines in order to overlap computation and communication. Such software paradigm raises considerable programming challenges to both the vendor and the application developer. In this thesis, we tackle the memory transfer and performance issues, as well as the programming challenges of memory- and compute-intensive HPC applications on he Kalray MPPA many-core architecture. With the first memory-bound use-case of the lattice Boltzmann method (LBM), we provide generic and fundamental techniques for decomposing three-dimensional iterative stencil problems onto clustered many-core processors fitted withs cratchpad memories and DMA engines. The developed DMA-based streaming and overlapping algorithm delivers 33%performance gain over the default cache-based implementation.High-dimensional stencil computation suffers serious I/O bottleneck and limited on-chip memory space. We developed a new in-place LBM propagation algorithm, which reduces by half the memory footprint and yields 1.5 times higher performance-per-byte efficiency than the state-of-the-art out-of-place algorithm. On the compute-intensive side with dense linear algebra computations, we build an optimized matrix multiplication benchmark based on exploitation of scratchpad memory and efficient asynchronous DMA communication. These techniques are then extended to a DMA module of the BLIS framework, which allows us to instantiate an optimized and portable level-3 BLAS numerical library on any DMA-based architecture, in less than 100 lines of code. We achieve 75% peak performance on the MPPA processor with the matrix multiplication operation (GEMM) from the standard BLAS library, without having to write thousands of lines of laboriously optimized code for the same result.

L’étude des systèmes complexes tels que des systèmes écologiques ou urbains, nécessite sou- vent l’usage de simulateurs qui permettent de comprendre les dynamiques observées ou d’avoir une vision prospective de l’évolution du système. Cependant, le crédit donné aux résultats d’une simulation dépend fortement de la confiance qui est accordée au simulateur, et donc de la qualité de sa validation. Cette confiance ne s’obtient qu’au travers d’une étude avancée du modèle, d’une analyse de sensibilité aux paramètres et d’une confrontation des résultats de simulation et des données de terrain. Pour cela, pléthore de simulations est nécessaire, ce qui est coûteux du point de vue des ressources mobilisés (temps de calcul, processeurs et mémoire) et est souvent impossible compte tenue de la taille de l’espace des paramètres à étudier. Il est donc important de réduire de manière significative et intelligente le domaine à explorer. L’une des particularités des simulateurs représentatifs de phénomènes réels est d’avoir un espace des paramètres dont la nature et la forme est fonction : (i) des objectifs scientifiques ; (ii) de la nature des paramètres manipulés ; et (iii) surtout du systèmes complexes étudiés. Ainsi, le choix d’une stratégie d’exploration est totalement dépendante du domaine de l’étude. Les algorithmes génériques de la littérature ne sont alors pas optimaux. Compte tenu de la singularité des simulateurs complexes, des nécessités et des difficultés rencontrées de l’exploration de leur espace de paramètres. Nous envisageons de guider le tâche d’exploration des systèmes complexes en proposant le protocole d’exploration stratifié coopérative GRADEA qui hybride trois algorithmes d’exploration de différents classements dans un même environnement : la recherche en criblage pour zones d’intérêt, la recherche globale et la recherche locale. Différents stratégies d’exploration vont en parallèle parcourir l’espace de recherche pour trouver l’optimum globale du problème d’optimisation et égale- ment pour désigner partiellement la cartographie de l’espace de solutions pour comprendre le comportement émergent du modèle. Les premiers résultats du protocole d’exploration stratifié avec un exemple d’algorithmes présélectionnés d’exploration sont appliquées au simulateur du domaine environnemental pour l’aide à la conception de la planification des politiques de vaccination de la maladie rougeole au Vietnam. Le couplage d’algorithmes d’exploration est intégré sur une architecture modulaire à base d’agents qui sont en interaction avec des noeuds de calcul où sont exécutés les simulations. Cet environnement facilite d’une part le rapprochement et l’interaction entre une selection d’algorithmes d’exploration, et d’autre part l’utilisation de ressources de calcul haute performance. L’enjeu résolu jusqu’à ce temps est de proposer, à la communauté, un environnement optimisé où l’utilisateur sera en mesure : (i) de combiner des algorithmes d’exploration adaptés à son cas d’étude ; (ii) et de tirer parti des ressources disponibles de calcul haute performance pour réaliser l’exploration. / Study of complex systems such as environmental or urban systems, often requires the use of simulators for understanding the dynamics observed or getting a prospective vision of the evolution of system. However, the credit given to results of a simulation depends heavily on the trust placed in the simulator, and the quality of validation. This trust is achieved only through an advanced study on the model, a sensitivity analysis of parameters and a comparison of simulation results and collected data. For all of those, plethora of simulations is necessary, which is costly in term of computing resources (CPU time, memory and processors) and is often impossible because of the size of parameters space. It is therefore important to reduce significantly and intelligently the domain to explore. One of the special properties of representative simulators of real phenomena is that they own a parameters space, of which the nature and the form is based on: (i) the scientific objectives; (ii) the nature of manipulated parameters; and (iii) especially complex systems. Thus, the choice of an exploration strategy is totally dependent on the domain to explore. The generic algorithms in the literature are then not optimal. Because of the singularity of complex simulators, the necessities and the difficulties of exploring their parameters space, we plan to guide the exploration task of complex systems by providing GRADEA, a stratified cooperative exploration protocol, that hybrids three different algorithms of different categories in the same environment: the screening search for areas of interest, the global search and the local search. Various exploration algorithms will explore the search space by parallel manner to find the global optimum of optimization problem and also to partially describe the cartography of solutions space to understand the emergent behavior of the model. The first results of the stratified exploration protocol with an example of preselected search algorithms are applied to the environmental simulator for the design of vaccination policies of measles disease in Vietnam. The coupling of search algorithms is built on a modular and agent based architecture that interacts with a computing cluster where the simulations run. This environment facilitates both the interaction between a group of search algorithms, and also the use of high performance computing resources. The challenge is resolved to propose to community, an optimized environment where users will be able: (i) to combine search algorithms that adapted to case study; (ii) and take advantage of the available resources of high performance computing to accelerate the exploration.

L’histologie produit des images à l’échelle cellulaire grâce à des microscopes optiques très performants. La quantification du tissu marqué comme les neurones s’appuie de plus en plus sur des segmentations par apprentissage automatique. Cependant, l’apprentissage automatique nécessite une grande quantité d’informations intermédiaires, ou caractéristiques, extraites de la donnée brute multipliant d’autant la quantité de données à traiter. Ainsi, le nombre important de ces caractéristiques est un obstacle au traitement robuste et rapide de séries d’images histologiques. Les algorithmes de sélection de caractéristiques pourraient réduire la quantité d’informations nécessaires mais les ensembles de caractéristiques sélectionnés sont peu reproductibles. Nous proposons une méthodologie originale fonctionnant sur des infrastructures de calcul haute-performance (CHP) visant à sélectionner des petits ensembles de caractéristiques stables afin de permettre des segmentations rapides et robustes sur des images histologiques acquises à très haute-résolution. Cette sélection se déroule en deux étapes : la première à l’échelle des familles de caractéristiques. La deuxième est appliquée directement sur les caractéristiques issues de ces familles. Dans ce travail, nous avons obtenu des ensembles généralisables et stables pour deux marquages neuronaux différents. Ces ensembles permettent des réductions significatives des temps de traitement et de la mémoire vive utilisée. Cette méthodologie rendra possible des études histologiques exhaustives à haute-résolution sur des infrastructures CHP que ce soit en recherche préclinique et possiblement clinique. / In preclinical research and more specifically in neurobiology, histology uses images produced by increasingly powerful optical microscopes digitizing entire sections at cell scale. Quantification of stained tissue such as neurons relies on machine learning driven segmentation. However such methods need a lot of additional information, or features, which are extracted from raw data multiplying the quantity of data to process. As a result, the quantity of features is becoming a drawback to process large series of histological images in a fast and robust manner. Feature selection methods could reduce the amount of required information but selected subsets lack of stability. We propose a novel methodology operating on high performance computing (HPC) infrastructures and aiming at finding small and stable sets of features for fast and robust segmentation on high-resolution histological whole sections. This selection has two selection steps: first at feature families scale (an intermediate pool of features, between space and individual feature). Second, feature selection is performed on pre-selected feature families. In this work, the selected sets of features are stables for two different neurons staining. Furthermore the feature selection results in a significant reduction of computation time and memory cost. This methodology can potentially enable exhaustive histological studies at a high-resolution scale on HPC infrastructures for both preclinical and clinical research settings.

A l'heure où l'industrie des semi-conducteurs fait face à des difficultés majeures pour entretenir une croissance en berne, les nouveaux outils de synthèse de haut niveau repositionnent les FPGAs comme une technologie de premier plan pour l'accélération matérielle d'algorithmes face aux clusters à base de CPUs et GPUs. Mais en l’état, pour un ingénieur logiciel, ces outils ne garantissent pas, sans expertise du matériel sous-jacent, l’utilisation de ces technologies à leur plein potentiel. Cette particularité peut alors constituer un frein à leur démocratisation. C'est pourquoi nous proposons une méthodologie d'accélération d'algorithmes sur FPGA. Après avoir présenté un modèle d'architecture haut niveau de cette cible, nous détaillons différentes optimisations possibles en OpenCL, pour finalement définir une stratégie d'exploration pertinente pour l'accélération d'algorithmes sur FPGA. Appliquée sur différents cas d'étude, de la reconstruction tomographique à la modélisation d'un brouillage aéroporté radar, nous évaluons notre méthodologie suivant trois principaux critères de performance : le temps de développement, le temps d'exécution, et l'efficacité énergétique. / As the semiconductor industry faces major challenges in sustaining its growth, new High-Level Synthesis tools are repositioning FPGAs as a leading technology for algorithm acceleration in the face of CPU and GPU-based clusters. But as it stands, for a software engineer, these tools do not guarantee, without expertise of the underlying hardware, that these technologies will be harnessed to their full potential. This can be a game breaker for their democratization. From this observation, we propose a methodology for algorithm acceleration on FPGAs. After presenting a high-level model of this architecture, we detail possible optimizations in OpenCL, and finally define a relevant exploration strategy for accelerating algorithms on FPGA. Applied to different case studies, from tomographic reconstruction to the modelling of an airborne radar jammer, we evaluate our methodology according to three main performance criteria: development time, execution time, and energy efficiency.

Dans cette thèse nous présentons un environnement décentralisé pour la mise en oeuvre des calcul intensif sur grille. Nous nous intéressons à des applications dans les domaines de la simulation numérique qui font appel à des modèles de type parallélisme de tâches et qui sont résolues par des méthodes itératives parallèles ou distribuées; nous nous intéressons aussi aux problèmes de planification. Mes contributions se situent au niveau de la conception et la réalisation d'un environnement de programmation GRIDHPC. GRIDHPC permet l'utilisation de tous les ressources de calcul, c'est-à-dire de tous les coeurs des processeurs multi-coeurs ainsi que l'utilisation du protocole de communication RMNP pour exploiter simultanément différents réseaux hauts débits comme Infiniband, Myrinet et aussi Ethernet. Notons que RMNP peut se reconfigurer automatiquement et dynamiquement en fonction des exigences de l'application, comme les schémas de calcul, c.-à-d, les schémas itératifs synchrones ou asynchrones, des éléments de contexte comme la topologie du réseau et le type de réseau comme Ethernet, Infiniband et Myrinet en choisissant le meilleur mode de communication entre les noeuds de calcul et le meilleur réseau. Nous présentons et analysons des résultats expérimentaux obtenus sur des grappes de calcul de la grille Grid5000 pour le problème de l'obstacle et le problème de planification. / This thesis aims at designing an environment for the implementation of high performance computing applications on Grid platforms. We are interested in applications like loosely synchronous applications and pleasingly parallel applications. For loosely synchronous applications, we are interested in particular in applications in the domains of numerical simulation that can be solved via parallel or distributed iterative methods, i.e., synchronous, asynchronous and hybrid iterative method; while, for pleasingly parallel applications, we are interested in planning problems. Our thesis work aims at designing the decentralized environment GRIDHPC. GRIDHPC exploits all the computing resources (all the available cores of computing nodes) using OpenMP as well as several types of networks like Ethernet, Infiniband and Myrinet of the grid platform using the reconfigurable multi network protocol RMNP. Note that RMNP can configure itself automatically and dynamically in function of application requirements like schemes of computation, i.e., synchronous or asynchronous iterative schemes, elements of context like network topology and type of network like Ethernet, Infiniband and Myrinet by choosing the best communication mode between computing nodes and the best network. We present and analyze a set of computational results obtained on Grid5000 platform for the obstacle and planning problems.

L'imagerie hyperspectrale enregistre un spectre detaillé de la lumière reçue dans chaque position spatiale de l'image. Comme des matières différentes manifestent des signatures spectrales différentes, l'imagerie hyperspectrale est une technologie bien adaptée pour la classification précise des images, ce qui est une tâche importante dans beaucoup de domaines appliqués. Cependant, la grande dimension des données complique l'analyse des images. La plupart des techniques de classification proposées précédemment traitent chaque pixel indépendamment, sans considérer l'information sur les structures spatiales. Cependant, la recherche récente en traitement d'images a souligné l'importance de l'incorporation du contexte spatial dans les classifieurs. Dans cette thèse, nous proposons et développons des nouvelles méthodes et algorithmes spectro-spatiaux pour la classification précise des données hyperspectrales. D'abord, l'intégration de la technique des Machines à Vecteurs de Support (SVM) dans le cadre des Champs Aléatoires de Markov (MRFs) pour la classification contextuelle est étudiée. Les SVM et les modèles markoviens sont les deux outils efficaces pour la classification des données de grande dimension et pour l'analyse contextuelle d'images, respectivement. Dans un second temps, nous avons proposé des méthodes de classification qui utilisent des voisinages spatiaux adaptatifs dérivés des résultats d'une segmentation. Nous avons étudié différentes techniques de segmentation et nous les avons adaptées pour le traitement des images hyperspectrales. Ensuite, nous avons développé des approches pour combiner les régions spatiales avec l'information spectrale dans un classifieur. Nous avons aussi étudié des techniques pour réduire la sur-segmentation en utilisant des marqueurs des structures spatiales d'intérêt afin d'effectuer la segmentation par marqueurs. Notre proposition est d'analyser les résultats de la classification probabiliste afin de sélectionner les pixels les plus fiablement classés comme des marqueurs des régions spatiales. Nous avons proposé plusieurs méthods pour la sélection des marqueurs, qui utilisent soit des classifieurs individuels, soit un ensemble de classifieurs. Ensuite, nous avons développé des techniques pour la segmentation par croissance de régions issues des marqueurs, en utilisant soit la ligne de partage d'eaux, soit une forêt couvrante de poids minimal, qui ont pour résultat les cartes de segmentation et de classification contextuelle. Finalement, nous considerons les possibilités du calcul parallèle à haute performance sur les processeurs d'un usage commode afin de réduire la charge du calcul. Les nouvelles méthodes développées dans cette thèse améliorent les résultats de classification par rapport aux méthodes proposées précédemment, et ainsi montrent un grand potentiel pour les différents scénarios de l'analyse d'image.

Introduction : Les modèles murins sont grandement utilisés dans l’étude des maladies rénales et des pathologies associées. La concentration de la créatinine sérique est un bon indicateur de la filtration glomérulaire et en présence d’insuffisance rénale chronique (IRC), les concentrations de créatinine sérique (et la clairance) reflètent la sévérité de l’IRC. De plus, il a été démontré que l’IRC modifie le métabolisme des médicaments en diminuant l’activité et l’expression des enzymes hépatiques du cytochrome P450 (CYP450). Afin d’étudier la modulation du P450 par l’IRC avec un modèle murin et de confirmer nos résultats chez le rat, nous devons 1) développer un modèle d’IRC chez la souris, 2) mettre au point une technique de dosage des marqueurs de l’IRC et, 3) évaluer l’expression protéique du CYP450 en présence IRC. Matériel et Méthode : Trois modèles chirurgicaux d’IRC chez la souris ont été développés. Une méthode du dosage de la créatinine par chromatographie liquide à haute performance (CLHP) a été mise au point chez la souris et l’expression protéique du P450 a été mesurée par immunobuvardage de type Western. Résultats : Plusieurs paramètres de CLHP comme le pH, la concentration et le débit de la phase mobile modifient le pic d’élution et le temps de rétention de la créatinine. Concernant le modèle expérimental, on observe une perte de poids et une augmentation de la concentration plasmatique de la créatinine chez les souris avec une IRC. De plus, l’expression protéique de plusieurs isoformes du cytochrome P450 est modulée par l’IRC. Nous observons une diminution du CYP 2D de 42% (p < 0,01), du CYP 3A11 de 60% et du CYP 1A de 37% (p <0,01) par rapport aux souris témoins. On ne dénote aucun changement significatif au niveau de l’isoforme 2E1. Conclusion : Il est possible d’induire une insuffisance rénale chronique chez la souris suite à une néphrectomie. La technique de dosage de la créatinine par CLHP est précise et exacte et permet de caractériser la sévérité de l’IRC chez la souris. L’expression protéique du CYP450 est régulée à la baisse dans le foie des souris atteintes d’IRC. / Background: Mice models are widely used in renal studies. Seric creatinine concentration is used to evaluate glomerular filtration rate and is a good marker of chronic renal failure (CRF). It has been shown that CRF diminishes drug metabolism in the rat because of a downregulation of hepatic cytochrome P450 (CYP450) isoforms. To study CYP450 regulation in the mouse model, we needed to 1) develop a model of CRF in the mouse, 2) define a method of dosage of CRF markers, and 3) evaluate CYP450 protein expression in the liver of mice with CRF. Methods: Models of CRF were tested and sub-total nephrectomy was selected because of the efficacy and reproducibility to induce CRF. A high pressure liquid chromatography (HPLC) method for the dosage of creatinine in mice sera was developed. Liver protein expression of CYP1A1, CYP3A11, CYP2D and CYP2E1 was assessed by Western Blot analysis. Results: HPLC parameters such as pH, mobile phase concentration and flow rate modified the elution profile. Weight loss and high seric creatinine concentrations are seen in mice with CRF. Furthermore, protein expression of CYP1A, CYP3A11 and CYP2D was decreased in liver microsomes of mice with CRF by 37%, 60% and 42%, respectively (p<0.01) compared to sham-operated mice. We found no significant difference in the expression of CYP2E1. Conclusions: CRF models are reproducible in the mouse. The HPLC method for creatinine determination is precise and accurate, and can assess the severity of CRF. Hepatic protein expression of CYP450 is modulated in presence of CRF as in the rat.