L'industrie automobile emploie massivement les Aciers à Haute Performance (AHP) pour la fabrication des caisses en blanc, en raison de leur rapport résistance/masse élevé. Ils sont utilisés afin d'augmenter la sécurité des occupants en cas de crash, ou de réduire la masse du véhicule grâce à une diminution des sections utiles. En parallèle, le prototypage virtuel est omniprésent dans le processus de conception des nouveaux véhicules. En prenant l'exemple d'une caisse en blanc automobile, la conception de la structure globale et des procédés de mise en forme de ses composants nécessite des modèles prédictifs et fiables décrivant le comportement et la rupture des matériaux utilisés. Des efforts soutenus ont été entrepris ces cinq dernières années pour développer des modèles prédisant la rupture des AHP sous chargement statique. Pourtant les taux de déformations rencontrés lors d'opération de mise en forme sont de l'ordre de 10 s-1, et peuvent atteindre 103 s-1 lors de crashs. Le but de cette thèse est de développer une méthode fiable permettant d'évaluer l'influence du taux de déformation et de l'état de contrainte sur la rupture ductile d'AHP initialement non-fissurés. Une procédure expérimentale est conçue pour caractériser le comportement et l'initiation de la rupture dans des tôles chargées en traction à grande vitesse de déformation. La précision du dispositif est évaluée grâce à des validations numériques et expérimentales. Par la suite, une série d'expériences est réalisée à petite, moyenne et grande vitesse de déformation sur différents types d'éprouvettes de traction, afin de couvrir un spectre étendu d'états de contraintes. Une analyse détaillée de chaque expérience par la méthode des Éléments Finis permet de déterminer le trajet de chargement et l'état de déformation et de contrainte à la rupture dans chaque éprouvette, tout en prenant en compte les phénomènes de striction. La déformation à la rupture est significativement plus élevée à grande vitesse de déformation qu'à basse vitesse. De plus, les résultats montrent que l'influence du taux de déformation sur la ductilité ne peut pas être découplée de l'état de contrainte. Le modèle de comportement constitue un élément essentiel de cette approche hybride expérimentale-numérique. Un modèle de plasticité dépendant du taux de déformation est proposé pour prédire la réponse mécanique des AHP sur toute la plage de déformation, taux de déformation et état de contrainte couverte par le programme expérimental. La précision du modèle est validée par comparaison de mesures expérimentales globales et locales aux prédictions numériques correspondantes. De plus, l'influence de la discrétisation spatiale utilisée dans les simulations par Eléments Finis sur la précision de l'approche hybride expérimentale-numérique est quantifiée. Il est montré qu'un maillage fin d'éléments hexaédriques est nécessaire pour obtenir des prédictions précises jusqu'à la rupture. Ce type de maillage n'est pas compatible avec des applications industrielles à grande échelle pour des raisons évidentes d'efficacité numérique. C'est pourquoi une méthode de remaillage dynamique d'éléments coque vers des éléments solides est présentée et évaluée. Cette méthode permet d'obtenir des prédictions fiables de l'initiation de la rupture dans des tôles sans compromettre dramatiquement l'efficacité numérique obtenue grâce aux éléments coque. La seconde partie de ce travail s'intéresse aux micro-mécanismes responsables de la rupture ductile du matériau étudié. Une analyse micrographique du matériau soumis à différents niveaux de déformation permet d'identifier l'enchainement des mécanismes d'endommagement. Ces observations suggèrent que le mécanisme critique conduisant à la rupture est la localisation de la déformation plastique dans une bande de cisaillement à l'échelle du grain. Un model numérique reposant sur la déformation d'une cellule élémentaire 3D contenant une cavité est développé pour modéliser ce phénomène. Il est montré que le mécanisme de localisation à l'échelle micro de l'écoulement plastique dans une bande de cisaillement permet d'expliquer la dépendance de la ductilité à l'état de contrainte et au taux de déformation observée à l'échelle macro.

Ordonnancement d’E/S Transversal pour les Systèmes de Fichiers Parallèles : desApplications aux DispositifsCette thèse porte sur l’utilisation de l’ordonnancement d’Entrées/Sorties (E/S) pour atténuer leseffets d’interférence et améliorer la performance d’E/S des systèmes de fichiers parallèles. Ilest commun pour les plates-formes de calcul haute performance (HPC) de fournir une infrastructurede stockage partagée pour les applications qui y sont hébergées. Dans cette situation,où plusieurs applications accèdent simultanément au système de fichiers parallèle partagé, leursaccès vont souffrir de l’interférence, ce qui compromet l’efficacité des stratégies d’optimisationd’E/S.Nous avons évalué la performance de cinq algorithmes d’ordonnancement dans les serveurs dedonnées d’un système de fichiers parallèle. Ces tests ont été exécutés sur différentes platesformeset sous différents modèles d’accès. Les résultats indiquent que la performance des ordonnanceursest affectée par les modèles d’accès des applications, car il est important pouraméliorer la performance obtenue grâce à un algorithme d’ordonnancement de surpasser sessurcoûts. En même temps, les résultats des ordonnanceurs sont affectés par les caractéristiquesdu système d’E/S sous-jacent - en particulier par des dispositifs de stockage. Différents dispositifsprésentent des niveaux de sensibilité à la séquentialité et la taille des accès distincts, ce quipeut influencer sur le niveau d’amélioration de obtenue grâce à l’ordonnancement d’E/S.Pour ces raisons, l’objectif principal de cette thèse est de proposer un modèle d’ordonnancementd’E/S avec une double adaptabilité : aux applications et aux dispositifs. Nous avons extraitdes informations sur les modèles d’accès des applications en utilisant des fichiers de trace,obtenus à partir de leurs exécutions précédentes. Ensuite, nous avons utilisé de l’apprentissageautomatique pour construire un classificateur capable d’identifier la spatialité et la taille desaccès à partir du flux de demandes antérieures. En outre, nous avons proposé une approche pourobtenir efficacement le ratio de débit séquentiel et aléatoire pour les dispositifs de stockage enexécutant des benchmarks pour un sous-ensemble des paramètres et en estimant les restantsavec des régressions linéaires.Nous avons utilisé les informations sur les caractéristiques des applications et des dispositifsde stockage pour décider automatiquement l’algorithme d’ordonnancement le plus appropriéen utilisant des arbres de décision. Notre approche améliore les performances jusqu’à 75% parrapport à une approche qui utilise le même algorithme d’ordonnancement dans toutes les situations,sans capacité d’adaptation. De plus, notre approche améliore la performance dans 64%de scénarios en plus, et diminue les performances dans 89% moins de situations. Nos résultatsmontrent que les deux aspects - des applications et des dispositifs - sont essentiels pour faire desbons choix d’ordonnancement. En outre, malgré le fait qu’il n’y a pas d’algorithme d’ordonnancementqui fournit des gains de performance pour toutes les situations, nous montrons queavec la double adaptabilité il est possible d’appliquer des techniques d’ordonnancement d’E/Spour améliorer la performance, tout en évitant les situations où cela conduirait à une diminutionde performance. / This thesis focuses on I/O scheduling as a tool to improve I/O performance on parallel file systemsby alleviating interference effects. It is usual for High Performance Computing (HPC)systems to provide a shared storage infrastructure for applications. In this situation, when multipleapplications are concurrently accessing the shared parallel file system, their accesses willaffect each other, compromising I/O optimization techniques’ efficacy.We have conducted an extensive performance evaluation of five scheduling algorithms at aparallel file system’s data servers. Experiments were executed on different platforms and underdifferent access patterns. Results indicate that schedulers’ results are affected by applications’access patterns, since it is important for the performance improvement obtained througha scheduling algorithm to surpass its overhead. At the same time, schedulers’ results are affectedby the underlying I/O system characteristics - especially by storage devices. Differentdevices present different levels of sensitivity to accesses’ sequentiality and size, impacting onhow much performance is improved through I/O scheduling.For these reasons, this thesis main objective is to provide I/O scheduling with double adaptivity:to applications and devices. We obtain information about applications’ access patternsthrough trace files, obtained from previous executions. We have applied machine learning tobuild a classifier capable of identifying access patterns’ spatiality and requests size aspects fromstreams of previous requests. Furthermore, we proposed an approach to efficiently obtain thesequential to random throughput ratio metric for storage devices by running benchmarks for asubset of the parameters and estimating the remaining through linear regressions.We use this information on applications’ and storage devices’ characteristics to decide the bestfit in scheduling algorithm though a decision tree. Our approach improves performance byup to 75% over an approach that uses the same scheduling algorithm to all situations, withoutadaptability. Moreover, our approach improves performance for up to 64% more situations, anddecreases performance for up to 89% less situations. Our results evidence that both aspects- applications and storage devices - are essential for making good scheduling choices. Moreover,despite the fact that there is no scheduling algorithm able to provide performance gainsfor all situations, we show that through double adaptivity it is possible to apply I/O schedulingtechniques to improve performance, avoiding situations where it would lead to performanceimpairment. / Esta tese se concentra no escalonamento de operações de entrada e saída (E/S) como uma soluçãopara melhorar o desempenho de sistemas de arquivos paralelos, aleviando os efeitos dainterferência. É usual que sistemas de computação de alto desempenho (HPC) ofereçam umainfraestrutura compartilhada de armazenamento para as aplicações. Nessa situação, em quemúltiplas aplicações acessam o sistema de arquivos compartilhado de forma concorrente, osacessos das aplicações causarão interferência uns nos outros, comprometendo a eficácia de técnicaspara otimização de E/S.Uma avaliação extensiva de desempenho foi conduzida, abordando cinco algoritmos de escalonamentotrabalhando nos servidores de dados de um sistema de arquivos paralelo. Foramexecutados experimentos em diferentes plataformas e sob diferentes padrões de acesso. Osresultados indicam que os resultados obtidos pelos escalonadores são afetados pelo padrão deacesso das aplicações, já que é importante que o ganho de desempenho provido por um algoritmode escalonamento ultrapasse o seu sobrecusto. Ao mesmo tempo, os resultados doescalonamento são afetados pelas características do subsistema local de E/S - especialmentepelos dispositivos de armazenamento. Dispositivos diferentes apresentam variados níveis desensibilidade à sequencialidade dos acessos e ao seu tamanho, afetando o quanto técnicas deescalonamento de E/S são capazes de aumentar o desempenho.Por esses motivos, o principal objetivo desta tese é prover escalonamento de E/S com duplaadaptabilidade: às aplicações e aos dispositivos. Informações sobre o padrão de acesso dasaplicações são obtidas através de arquivos de rastro, vindos de execuções anteriores. Aprendizadode máquina foi aplicado para construir um classificador capaz de identificar os aspectosespacialidade e tamanho de requisição dos padrões de acesso através de fluxos de requisiçõesanteriores. Além disso, foi proposta uma técnica para obter eficientemente a razão entre acessossequenciais e aleatórios para dispositivos de armazenamento, executando testes para apenas umsubconjunto dos parâmetros e estimando os demais através de regressões lineares.Essas informações sobre características de aplicações e dispositivos de armazenamento são usadaspara decidir a melhor escolha em algoritmo de escalonamento através de uma árvore dedecisão. A abordagem proposta aumenta o desempenho em até 75% sobre uma abordagem queusa o mesmo algoritmo para todas as situações, sem adaptabilidade. Além disso, essa técnicamelhora o desempenho para até 64% mais situações, e causa perdas de desempenho em até 89%menos situações. Os resultados obtidos evidenciam que ambos aspectos - aplicações e dispositivosde armazenamento - são essenciais para boas decisões de escalonamento. Adicionalmente,apesar do fato de não haver algoritmo de escalonamento capaz de prover ganhos de desempenhopara todas as situações, esse trabalho mostra que através da dupla adaptabilidade é possívelaplicar técnicas de escalonamento de E/S para melhorar o desempenho, evitando situações emque essas técnicas prejudicariam o desempenho.

La gestion de la douleur neuropathique reste un challenge en médecine, malgré le nombre de traitements actuellement disponible. L'expérimentation animale a généré beaucoup d'informations concernant la douleur, mais ces connaissances demeurent insuffisantes pour développer de nouveaux analgésiques plus efficaces tout en restant sécuritaires. La douleur est un symptôme clinique complexe avec de multiples origines, et les mécanismes de douleur centraux et périphériques dépendent de l'évolution de la pathologie. Il est donc essentiel d'investiguer plus profondément les mécanismes moléculaires responsables de l'initiation et du maintien de la douleur, afin de cibler de nouvelles voies de transmission de la nociception plus prometteuses pour soulager la neuropathie et développer de meilleures stratégies thérapeutiques. Ce projet s'est donc intéressé plus particulièrement à la famille des tachykinines issues du gène TAC1 (substance P, ses précurseurs et métabolites, et neurokinine A sont les peptides ciblés pour ce projet de recherche), une famille de neuropeptides qui joue un rôle critique dans la transmission nociceptive. Pour réaliser cette étude, nous avons d'abord développé une stratégie de quantification afin de quantifier les expressions des différents neuropeptides bioactifs cibles, par HPLCMS/ MS. Puisqu'il existe différentes stratégies de quantification des peptides par HPLCMS/ MS, une méthode analytique fiable et robuste était nécessaire pour répondre aux objectifs de recherche. Nous avons développé une méthode utilisant la quantification relative avec un étalon interne stable marqué isotopiquement. En effet, pour quantifier les neuropeptides d'intérêt de l'étude, c'est la stratégie qui s'est avérée la plus reproductible et précise. Suite à la mise au point de la stratégie de quantification, nous avons utilisé des modèles animaux, souvent nécessaires pour faire progresser la recherche scientifique sur la compréhension de la douleur

Cette thèse étudie la gestion de ressources pour des services de calcul intensif à la demande sur une grappe de calcul partagée. Dans un tel contexte, il s'agissait de définir des outils d'exploitation qui permettent d'allouer dynamiquement les ressources pour l'exécution des requêtes à la demande, de partager équitablement les ressources entre les différents services, tout en maximisant leur utilisation. Financé par le pôle de compétitivité Minalogic dans le cadre du projet Ciloe (http://ciloe.minalogic.net), ce travail s'adresse à des organisations de types PME ou PMI, où les budgets de fonctionnement ne permettent pas de supporter les charges d'une infrastructure de calcul dédiée. Dans un premier temps, nous avons dressé un état de l'art sur la gestion de ressources dans les domaines de nuage de calcul et de calcul intensif. Puis, tirant partie de cette étude, nous avons défini une architecture virtualisée pour faciliter l'exécution dynamique des requêtes grâce à un gestionnaire de ressources spécifique. Nous avons enfin proposé une stratégie de partage et d'allocation de ressources flexible qui offre un compromis entre équité et utilisation efficace de ressources. Ayant travaillé dans un contexte de collaboration avec des industriels, nous avons développé un prototype comme une preuve de concept. Basé sur des standards ouverts, ce prototype s'appuie sur des outils existants de virtualisation tel que OpenNebula pour allouer et manipuler les machines virtuelles sur les noeuds de la grappe. A partir de ce prototype et diverses charges de travail qui sont détaillés dans cette thèse, nous avons mené des expériences pour évaluer l'architecture et les algorithmes de gestion de ressources. Les résultats montrent que ces différentes contributions satisfont les objectifs fixés tout en étant performantes et efficaces.

Le concept de pair à pair (P2P) a connu récemment de grands développements dans les domaines du partage de fichiers, du streaming vidéo et des bases de données distribuées. Le développement du concept de parallélisme dans les architectures de microprocesseurs et les avancées en matière de réseaux à haut débit permettent d'envisager de nouvelles applications telles que le calcul intensif distribué. Cependant, la mise en oeuvre de ce nouveau type d'application sur des réseaux P2P pose de nombreux défis comme l'hétérogénéité des machines, le passage à l'échelle et la robustesse. Par ailleurs, les protocoles de transport existants comme TCP et UDP ne sont pas bien adaptés à ce nouveau type d'application. Ce mémoire de thèse a pour objectif de présenter un environnement décentralisé pour la mise en oeuvre de calculs intensifs sur des réseaux pair à pair. Nous nous intéressons à des applications dans les domaines de la simulation numérique et de l'optimisation qui font appel à des modèles de type parallélisme de tâches et qui sont résolues au moyen d'algorithmes itératifs distribués or parallèles. Contrairement aux solutions existantes, notre environnement permet des communications directes et fréquentes entre les pairs. L'environnement est conçu à partir d'un protocole de communication auto-adaptatif qui peut se reconfigurer en adoptant le mode de communication le plus approprié entre les pairs en fonction de choix algorithmiques relevant de la couche application ou d'éléments de contexte comme la topologie au niveau de la couche réseau. Nous présentons et analysons des résultats expérimentaux obtenus sur diverses plateformes comme GRID'5000 et PlanetLab pour le problème de l'obstacle et des problèmes non linéaires de flots dans les réseaux.

Ordonnancement d’E/S Transversal pour les Systèmes de Fichiers Parallèles : desApplications aux DispositifsCette thèse porte sur l’utilisation de l’ordonnancement d’Entrées/Sorties (E/S) pour atténuer leseffets d’interférence et améliorer la performance d’E/S des systèmes de fichiers parallèles. Ilest commun pour les plates-formes de calcul haute performance (HPC) de fournir une infrastructurede stockage partagée pour les applications qui y sont hébergées. Dans cette situation,où plusieurs applications accèdent simultanément au système de fichiers parallèle partagé, leursaccès vont souffrir de l’interférence, ce qui compromet l’efficacité des stratégies d’optimisationd’E/S.Nous avons évalué la performance de cinq algorithmes d’ordonnancement dans les serveurs dedonnées d’un système de fichiers parallèle. Ces tests ont été exécutés sur différentes platesformeset sous différents modèles d’accès. Les résultats indiquent que la performance des ordonnanceursest affectée par les modèles d’accès des applications, car il est important pouraméliorer la performance obtenue grâce à un algorithme d’ordonnancement de surpasser sessurcoûts. En même temps, les résultats des ordonnanceurs sont affectés par les caractéristiquesdu système d’E/S sous-jacent - en particulier par des dispositifs de stockage. Différents dispositifsprésentent des niveaux de sensibilité à la séquentialité et la taille des accès distincts, ce quipeut influencer sur le niveau d’amélioration de obtenue grâce à l’ordonnancement d’E/S.Pour ces raisons, l’objectif principal de cette thèse est de proposer un modèle d’ordonnancementd’E/S avec une double adaptabilité : aux applications et aux dispositifs. Nous avons extraitdes informations sur les modèles d’accès des applications en utilisant des fichiers de trace,obtenus à partir de leurs exécutions précédentes. Ensuite, nous avons utilisé de l’apprentissageautomatique pour construire un classificateur capable d’identifier la spatialité et la taille desaccès à partir du flux de demandes antérieures. En outre, nous avons proposé une approche pourobtenir efficacement le ratio de débit séquentiel et aléatoire pour les dispositifs de stockage enexécutant des benchmarks pour un sous-ensemble des paramètres et en estimant les restantsavec des régressions linéaires.Nous avons utilisé les informations sur les caractéristiques des applications et des dispositifsde stockage pour décider automatiquement l’algorithme d’ordonnancement le plus appropriéen utilisant des arbres de décision. Notre approche améliore les performances jusqu’à 75% parrapport à une approche qui utilise le même algorithme d’ordonnancement dans toutes les situations,sans capacité d’adaptation. De plus, notre approche améliore la performance dans 64%de scénarios en plus, et diminue les performances dans 89% moins de situations. Nos résultatsmontrent que les deux aspects - des applications et des dispositifs - sont essentiels pour faire desbons choix d’ordonnancement. En outre, malgré le fait qu’il n’y a pas d’algorithme d’ordonnancementqui fournit des gains de performance pour toutes les situations, nous montrons queavec la double adaptabilité il est possible d’appliquer des techniques d’ordonnancement d’E/Spour améliorer la performance, tout en évitant les situations où cela conduirait à une diminutionde performance. / This thesis focuses on I/O scheduling as a tool to improve I/O performance on parallel file systemsby alleviating interference effects. It is usual for High Performance Computing (HPC)systems to provide a shared storage infrastructure for applications. In this situation, when multipleapplications are concurrently accessing the shared parallel file system, their accesses willaffect each other, compromising I/O optimization techniques’ efficacy.We have conducted an extensive performance evaluation of five scheduling algorithms at aparallel file system’s data servers. Experiments were executed on different platforms and underdifferent access patterns. Results indicate that schedulers’ results are affected by applications’access patterns, since it is important for the performance improvement obtained througha scheduling algorithm to surpass its overhead. At the same time, schedulers’ results are affectedby the underlying I/O system characteristics - especially by storage devices. Differentdevices present different levels of sensitivity to accesses’ sequentiality and size, impacting onhow much performance is improved through I/O scheduling.For these reasons, this thesis main objective is to provide I/O scheduling with double adaptivity:to applications and devices. We obtain information about applications’ access patternsthrough trace files, obtained from previous executions. We have applied machine learning tobuild a classifier capable of identifying access patterns’ spatiality and requests size aspects fromstreams of previous requests. Furthermore, we proposed an approach to efficiently obtain thesequential to random throughput ratio metric for storage devices by running benchmarks for asubset of the parameters and estimating the remaining through linear regressions.We use this information on applications’ and storage devices’ characteristics to decide the bestfit in scheduling algorithm though a decision tree. Our approach improves performance byup to 75% over an approach that uses the same scheduling algorithm to all situations, withoutadaptability. Moreover, our approach improves performance for up to 64% more situations, anddecreases performance for up to 89% less situations. Our results evidence that both aspects- applications and storage devices - are essential for making good scheduling choices. Moreover,despite the fact that there is no scheduling algorithm able to provide performance gainsfor all situations, we show that through double adaptivity it is possible to apply I/O schedulingtechniques to improve performance, avoiding situations where it would lead to performanceimpairment. / Esta tese se concentra no escalonamento de operações de entrada e saída (E/S) como uma soluçãopara melhorar o desempenho de sistemas de arquivos paralelos, aleviando os efeitos dainterferência. É usual que sistemas de computação de alto desempenho (HPC) ofereçam umainfraestrutura compartilhada de armazenamento para as aplicações. Nessa situação, em quemúltiplas aplicações acessam o sistema de arquivos compartilhado de forma concorrente, osacessos das aplicações causarão interferência uns nos outros, comprometendo a eficácia de técnicaspara otimização de E/S.Uma avaliação extensiva de desempenho foi conduzida, abordando cinco algoritmos de escalonamentotrabalhando nos servidores de dados de um sistema de arquivos paralelo. Foramexecutados experimentos em diferentes plataformas e sob diferentes padrões de acesso. Osresultados indicam que os resultados obtidos pelos escalonadores são afetados pelo padrão deacesso das aplicações, já que é importante que o ganho de desempenho provido por um algoritmode escalonamento ultrapasse o seu sobrecusto. Ao mesmo tempo, os resultados doescalonamento são afetados pelas características do subsistema local de E/S - especialmentepelos dispositivos de armazenamento. Dispositivos diferentes apresentam variados níveis desensibilidade à sequencialidade dos acessos e ao seu tamanho, afetando o quanto técnicas deescalonamento de E/S são capazes de aumentar o desempenho.Por esses motivos, o principal objetivo desta tese é prover escalonamento de E/S com duplaadaptabilidade: às aplicações e aos dispositivos. Informações sobre o padrão de acesso dasaplicações são obtidas através de arquivos de rastro, vindos de execuções anteriores. Aprendizadode máquina foi aplicado para construir um classificador capaz de identificar os aspectosespacialidade e tamanho de requisição dos padrões de acesso através de fluxos de requisiçõesanteriores. Além disso, foi proposta uma técnica para obter eficientemente a razão entre acessossequenciais e aleatórios para dispositivos de armazenamento, executando testes para apenas umsubconjunto dos parâmetros e estimando os demais através de regressões lineares.Essas informações sobre características de aplicações e dispositivos de armazenamento são usadaspara decidir a melhor escolha em algoritmo de escalonamento através de uma árvore dedecisão. A abordagem proposta aumenta o desempenho em até 75% sobre uma abordagem queusa o mesmo algoritmo para todas as situações, sem adaptabilidade. Além disso, essa técnicamelhora o desempenho para até 64% mais situações, e causa perdas de desempenho em até 89%menos situações. Os resultados obtidos evidenciam que ambos aspectos - aplicações e dispositivosde armazenamento - são essenciais para boas decisões de escalonamento. Adicionalmente,apesar do fato de não haver algoritmo de escalonamento capaz de prover ganhos de desempenhopara todas as situações, esse trabalho mostra que através da dupla adaptabilidade é possívelaplicar técnicas de escalonamento de E/S para melhorar o desempenho, evitando situações emque essas técnicas prejudicariam o desempenho.

Les ordinateurs équipés d'accélérateurs sont omniprésents parmi les machines de calcul haute performance. Cette évolution a entraîné des efforts de recherche pour concevoir des outils permettant de programmer facilement des applications capables d'utiliser toutes les unités de calcul de ces machines. Le support d'exécution StarPU développé dans l'équipe STORM de INRIA Bordeaux, a été conçu pour servir de cible à des compilateurs de langages parallèles et des bibliothèques spécialisées (algèbre linéaire, développements de Fourier, etc.). Pour proposer la portabilité des codes et des performances aux applications, StarPU ordonnance des graphes dynamiques de tâches de manière efficace sur l’ensemble des ressources hétérogènes de la machine. L’un des aspects les plus difficiles, lors du découpage d’une application en graphe de tâches, est de choisir la granularité de ce découpage, qui va typiquement de pair avec la taille des blocs utilisés pour partitionner les données du problème. Les granularités trop petites ne permettent pas d’exploiter efficacement les accélérateurs de type GPU, qui ont besoin de peu de tâches possédant un parallélisme interne de données massif pour « tourner à plein régime ». À l’inverse, les processeurs traditionnels exhibent souvent des performances optimales à des granularités beaucoup plus fines. Le choix du grain d’un tâche dépend non seulement du type de l'unité de calcul sur lequel elle s’exécutera, mais il a en outre une influence sur la quantité de parallélisme disponible dans le système : trop de petites tâches risque d’inonder le système en introduisant un surcoût inutile, alors que peu de grosses tâches risque d’aboutir à un déficit de parallélisme. Actuellement, la plupart des approches pour solutionner ce problème dépendent de l'utilisation d'une granularité des tâches intermédiaire qui ne permet pas un usage optimal des ressources aussi bien du processeur que des accélérateurs. L'objectif de cette thèse est d'appréhender ce problème de granularité en agrégeant des ressources afin de ne plus considérer de nombreuses ressources séparées mais quelques grosses ressources collaborant à l'exécution de la même tâche. Un modèle théorique existe depuis plusieurs dizaines d'années pour représenter ce procédé : les tâches parallèles. Le travail de cette thèse consiste alors en l'utilisation pratique de ce modèle via l'implantation de mécanismes de gestion de tâches parallèles dans StarPU et l'implantation ainsi que l'évaluation d'ordonnanceurs de tâches parallèles de la littérature. La validation du modèle se fait dans le cadre de l'amélioration de la programmation et de l'optimisation de l'exécution d'applications numériques au dessus de machines de calcul modernes. / Hybrid computing platforms equipped with accelerators are now commonplace in high performance computing platforms. Due to this evolution, researchers concentrated their efforts on conceiving tools aiming to ease the programmation of applications able to use all computing units of such machines. The StarPU runtime system developed in the STORM team at INRIA Bordeaux was conceived to be a target for parallel language compilers and specialized libraries (linear algebra, Fourier transforms,...). To provide the portability of codes and performances to applications, StarPU schedules dynamic task graphs efficiently on all heterogeneous computing units of the machine. One of the most difficult aspects when expressing an application into a graph of task is to choose the granularity of the tasks, which typically goes hand in hand with the size of blocs used to partition the problem's data. Small granularity do not allow to efficiently use accelerators such as GPUs which require a small amount of task with massive inner data-parallelism in order to obtain peak performance. Inversely, processors typically exhibit optimal performances with a big amount of tasks possessing smaller granularities. The choice of the task granularity not only depends on the type of computing units on which it will be executed, but in addition it will influence the quantity of parallelism available in the system: too many small tasks may flood the runtime system by introducing overhead, whereas too many small tasks may create a parallelism deficiency. Currently, most approaches rely on finding a compromise granularity of tasks which does not make optimal use of both CPU and accelerator resources. The objective of this thesis is to solve this granularity problem by aggregating resources in order to view them not as many small resources but fewer larger ones collaborating to the execution of the same task. One theoretical machine and scheduling model allowing to represent this process exists since several decades: the parallel tasks. The main contributions of this thesis are to make practical use of this model by implementing a parallel task mechanism inside StarPU and to implement and study parallel task schedulers of the literature. The validation of the model is made by improving the programmation and optimizing the execution of numerical applications on top of modern computing machines.

Cette thèse porte sur la simulation tridimensionnelle (3D) des décharges couronnes à l'aide du calcul haute performance. Lorsqu'on applique une impulsion de haute tension entre une pointe et un plan, les lignes de champ électrique fortement resserrées autour de la pointe induisent la propagation simultanée de plusieurs streamers et la formation d'une décharge couronne de structure arborescente. Dans ces conditions, seule une simulation électro-hydrodynamique 3D est apte à reproduire cette structure et fournir les ordres de grandeur de l'énergie déposée et de la concentration des espèces créées durant la phase de décharge. Cependant, cette simulation 3D est très consommatrice en temps et mémoire de calcul et n'est désormais accessible que grâce à l'accroissement permanent de la puissance des ordinateurs dédié au calcul haute performance. Dans le cadre d'une simulation électro-hydrodynamique 3D, une attention particulière doit être prise concernant l'efficacité des solveurs à résoudre les équations elliptiques 3D car leur contribution en termes de temps de calcul peut dépasser 80% du temps global de la simulation. Ainsi, une partie de manuscrit est consacrée aux tests de performances de méthodes de résolution d'équations elliptiques directes ou itératives telle que SOR R&B, BiCGSTAB et MUMPS, en utilisant le calcul massivement parallèle et les librairies MPI. Les calculs sont réalisés sur le supercalculateur EOS du réseau CALMIP, avec un nombre de cœurs de calcul allant jusqu'à 1800, et un nombre de mailles atteignant 8003 (soit plus 1/2 Milliard de mailles). Les tests de performances sont réalisés en statique sur le calcul du potentiel géométrique et en dynamique en propageant une densité de charge d'espace analytique caractéristique des streamers. Pour réaliser une simulation complète 3D de la décharge il faut également intégrer au programme un algorithme capable de résoudre les équations de transport de particule chargée à fort gradients de densité caractéristiques aux streamers. Dans ce manuscrit, l'algorithme MUSCL est testé dans différentes conditions de propagation d'un cube de densité (à vitesse homogène ou non homogène spatialement) afin d'optimiser le transport des densités d'espèces chargées impliquées. Le code 3D, conçu pour résoudre le modèle électro- hydrodynamique complet de la décharge (couplant les équations de transport, de Poisson et de cinétique réactionnelle) est ensuite validé par la confrontation des résultats 3D et 2D dans une condition de simulation présentant une symétrie de révolution autour de l'axe de propagation d'un streamer. Enfin, les premiers résultats des simulations 3D de la phase décharge avec la propagation d'un ou plusieurs streamers asymétriques sont présentés et analysés. Ces simulations permettent de suivre la structure arborescente de la décharge lorsqu'on applique une tension pulsée entre une pointe et un plan. L'initiation de la structure arborescente est étudiée en fonction de la position de spots plasmas et de leur influence sur l'amorçage des streamers. / This work is devoted to the three dimensional (3D) simulation of streamer corona discharges in air at atmospheric pressure using high-performance parallel computing. When a pulsed high-voltage is applied between a tip and a plane in air, the strong electric field lines constricted around the tip induce the simultaneous propagation of several streamers leading to a corona discharge with a tree structure. Only a true 3D electro-hydrodynamics simulation is able to reproduce this branching and to provide the orders of magnitude of the local deposited energy and the concentration of the species created during the discharge phase. However, such a 3D simulation which requires large computational memory and huge time calculation is nowadays accessible only when performed with massively parallel computation. In the field of 3D electro-hydrodynamics simulations, a special attention must be paid to the efficiency of solvers in solving 3D elliptic equations because their contribution can exceed 80% of the global computation time. Therefore, a specific chapter is devoted to test the performance of iterative and direct methods (such as SOR R&B, BiCGSTAB and MUMPS) in solving elliptic equations, using the massively parallel computation and the MPI library. The calculations are performed on the supercomputer EOS of the CALMIP network, with a number of computing cores and meshes increasing up to respectively 1800 and 8003 (i.e. more than 1/2 Billion meshes). The performances are compared for the calculation of the geometric potential and in a dynamic simulation conditions consisting in the propagation of an analytical space charge density characteristic of the streamers. To perform a complete 3D simulation of the streamer discharge, must also involve a robust algorithm able to solve the coupled conservation equations of the charged particle density with very sharp gradients characteristic of the streamers. In this manuscript, the MUSCL algorithm is tested under different propagation conditions of a cubic density (with uniform or non-uniform velocity field). The 3D code, designed to solve the complete electro-hydrodynamics model of the discharge (coupling the conservation equations, the Poisson equation and the chemical kinetics) is validated by comparing the 3D and 2D results in a simulation conditions presenting a rotational symmetry around the propagation axis of a mono-filamentary streamer. Finally, the first results of the 3D simulations of the discharge phase with the propagation of one or several asymmetric streamers are presented and analyzed. These simulations allow to follow the tree structure of a corona discharge when a pulsed voltage is applied between a tip and a plane. The ignition of the tree structure is studied as a function of the initial position of the plasma spots.

Cette thèse explore les problèmes liés à l'ordonnancement concurrent dans le contexte des applications massivement parallèle, de deux points de vue: le coté mémoire (en particulier la mémoire cache) et le coté tolérance aux fautes.Avec l'avènement récent des architectures dites many-core, tels que les récents processeurs multi-coeurs, le nombre d'unités de traitement augmente de manière importante.Dans ce contexte, les avantages fournis par les techniques d'ordonnancements concurrents ont été démontrés à travers de nombreuses études.L'ordonnancement concurrent, aussi appelé co-ordonnancement, consiste à exécuter les applications de manière concurrente plutôt que les unes après les autres, dans le but d'améliorer le débit global de la plateforme.Mais le partage des ressources peut souvent générer des interférences.Une des solutions pour réduire de manière importante ces interférences est le partitionnement de cache.À travers un modèle théorique, des simulations et des expériences sur une plateforme existante, nous montrons l'utilité et l'importance du co-ordonnancement quand nos stratégies de partitionnement de cache sont utilisées.De plus, avec ce nombre croissant de processeurs, la probabilité d'une panne augmente également.L'efficacité des techniques de co-ordonnancement a été démontrée dans un contexte sans pannes, mais les plateformes massivement parallèles sont confrontées à des pannes fréquentes, et des techniques de tolérance aux fautes doivent être mise en place pour améliorer l'efficacité de ces plateformes.Nous étudions la complexité du problème avec un modèle théorique, nous concevons des heuristiques et nous effectuons un ensemble complet de simulations avec un simulateur de pannes, qui démontre l'efficacité des heuristiques proposées. / This thesis explores co-scheduling problems in the context of large-scale applications with two main focus: the memory side, in particular the cache memory and the resilience side.With the recent advent of many-core architectures such as chip multiprocessors (CMP), the number of processing units is increasing.In this context, the benefits of co-scheduling techniques have been demonstrated. Recall that, the main idea behind co-scheduling is to execute applications concurrently rather than in sequence in order to improve the global throughput of the platform.But sharing resources often generates interferences.With the arising number of processing units accessing to the same last-level cache, those interferences among co-scheduled applications becomes critical.In addition, with that increasing number of processors the probability of a failure increases too.Resiliency aspects must be taking into account, specially for co-scheduling because failure-prone resources might be shared between applications.On the memory side, we focus on the interferences in the last-level cache, one solution used to reduce these interferences is the cache partitioning.Extensive simulations demonstrate the usefulness of co-scheduling when our efficient cache partitioning strategies are deployed.We also investigate the same problem on a real cache partitioned chip multiprocessors, using the Cache Allocation Technology recently provided by Intel.In a second time, still on the memory side, we study how to model and schedule task graphs on the new many-core architectures, such as Knights Landing architecture.These architectures offer a new level in the memory hierarchy through a new on-packagehigh-bandwidth memory. Current approaches usually do not take intoaccount this new memory level, however new scheduling algorithms anddata partitioning schemes are needed to take advantage of this deepmemory hierarchy.On the resilience, we explore the impact on failures on co-scheduling performance.The co-scheduling approach has been demonstrated in a fault-free context, but large-scale computer systems are confronted by frequent failures, and resilience techniques must be employed for large applications to execute efficiently. Indeed, failures may create severe imbalance between applications, and significantly degrade performance.We aim at minimizing the expected completion time of a set of co-scheduled applications in a failure-prone context by redistributing processors.

Les progrès du calcul scientifique ont permis des avancées importantes dans la simulation et la compréhension de problèmes complexes tels que les différents phénomènes physiques qui ont lieu dans des turbines à gaz industrielles. Cependant' l'essentiel de ces avancées portent sur la résolution d'un seul problème à la fois. En effet on résout soit les équations de la phase fluide d'un côté' de la thermique d'un autre' du rayonnement' etc... Pourtant' dans la réalité tous ces différents problèmes physiques interagissent entre eux: on parle de problèmes couplés. Ainsi en réalisant des calculs couplés on peut continuer à améliorer la qualité des simulations et donc donner aux concepteurs de turbines à gaz des outils supplémentaires. Aujourd'hui' des logiciels récents permettent de résoudre plusieurs physiques simultanément grâce à des solveurs génériques. En revanche' la contrepartie de cette généricité est qu'ils se révèlent peu efficaces sur des problèmes coûteux tels que la Simulation aux Grandes Echelles (SGE). Une autre solution consiste à connecter des codes spécialisés en leur faisant échanger des informations' cela s'appelle le couplage de codes. Dans cette thèse on s'intéresse au couplage d'un domaine fluide dans lequel on simule une SGE réactive (combustion) avec un domaine solide dans lequel on résout la conduction thermique. Pour réaliser ce couplage une méthodologie est mise en place en abordant différentes problématiques. Tout d'abord' la problématique spécifique au couplage de la SGE et de la thermique : l'impact de la fréquence d'échange sur la convergence du système ainsi que sur les problèmes de repliement de spectre et la stabilité du système couplé. Ensuite les problèmes d'interpolation et de géométrie sont traités avec notamment le développement d'une méthode d'interpolation conservative et la mise en évidence des difficultés spécifiques au couplage de géométries industrielles. Finalement la problématique du calcul haute performance (HPC) est traitée avec le développement d'une méthode permettant de réaliser efficacement l'échange des données et l'interpolation entre différents codes parallèles. Ces travaux ont été appliqués sur une configuration de chambre de combustion aéronautique industrielle. / Progress in scientific computing has led to major advances in simulation and understanding of the different physical phenomena that exist in industrial gas turbines. However' most of these advances have focused on solving one problem at a time. Indeed' the combustion problem is solved independently from the thermal or radiation problems' etc... In reality all these problems interact: one speaks of coupled problems. Thus performing coupled computations can improve the quality of simulations and provide gas turbines engineers with new design tools. Recently' solutions have been developed to handle multiple physics simultaneously using generic solvers. However' due to their genericity these solutions reveal to be ineffective on expensive problems such as Large Eddy Simulation (LES). Another solution is to perform code coupling: specialized codes are connected together' one for each problem and they exchange data periodically. In this thesis a conjugate heat transfer problem is considered. A fluid domain solved by a combustion LES solver is coupled with a solid domain in which the conduction problem is solved. Implementing this coupled problem raises multiple issues which are addressed in this thesis. Firstly' the specific problem of coupling an LES solver to a conduction solver is considered: the impact of the inter-solver exchange frequency on convergence' possible temporal aliasing' and stability of the coupled system is studied. Then interpolation and geometrical issues are addressed: a conservative interpolation method is developed and compared to other methods. These methods are then applied to an industrial configuration' highlighting the problems and solutions specific to complex geometry. Finally' high performance computing (HPC) is considered: an efficient method to perform data exchange and interpolation between parallel codes is developed. This work has been applied to an aeronautical combustion chamber configuration.