La Radio Logicielle (SDR) est une radio dont les transformations de la forme d’onde, modulation, démodulation des signaux d’un système radio sont mises en œuvre par du logiciel plutôt que par du matériel à fonctionnalité spécifique. Avec cette approche, l’adaptation du système à une autre norme de communication, ou même l’évolution vers une technologie plus récente peuvent être réalisés par mise à jour du logiciel sans remplacement du matériel qui serait long et coûteux. L’architecture de communication logicielle (Software Communication Architecture, SCA), est une architecture ouverte largement acceptée pour les projets de SDR. La spécification SCA minimise le coût de portage des applications en fournissant une couche d’abstraction qui rend transparentes les méthodes spécifiques de chaque système. Dans cette thèse, on s’intéresse au développement et à la programmation d’une plateforme SDR conforme à SCA.Les nouvelles plateformes de SDR sont en général implémentées sur des plateformes multiprocesseurs système sur puce (MPSoC) exploitant ses importantes ressources de calculs avec une bonne efficacité énergique. Les possibilités d’un rapide développement, déploiement et vérification des logiciels embarqués parallèles sur ces nouvelles plateformes MPSoC sont autant de points clés pour satisfaire les objectifs de performance tout en respectant les délais de mise à disposition sur le marché et le coût de développement.On a proposé un flot de conception pour la SDR avec l’exploration architecturale systématique et l’optimisation multi-objective utilisant le modèle de programmation hybride (distribué client/serveur + parallèle).On a étudié aussi la synthèse de topologie de réseau-sur-puce (PSTRP) qui est une partie du flot de conception. Le problème de la synthèse de la topologie du réseau-sur-puce peut se modéliser sous forme de programme linéaire en nombres entiers. Les résultats montrent que les contraintes d’implémentation, comme la hiérarchie du réseau sur puce, doivent être prises en compte pour obtenir un résultat à la fois mathématiquement optimisé et électroniquement réalisable. / The Software Defined Radio (SDR) is a reconfigurable radio whose functionality is controlled by software, which greatly enhances the reusability and flexibility of waveform applications. The system update is also made easily achievable through software update instead of hardware replacement. The Software Communication Architecture (SCA), on the other hand, is an open architecture framework which specifies an Operating Environment (OE) in which waveform applications are executed. A SCA compliant SDR greatly improves the portability, reusability and interoperability of waveforms applications between different SDR implementations.The multiprocessor system on chip (MPSoC) consisting of large, heterogeneous sets of embedded processors, reconfiguration hardware and network-on-chip (NoC) interconnection is emerging as a potential solution for the continued increase in the data processing bandwidth, as well as expenses for the manufacturing and design of nanoscale system-on-chip (SoC) in the face of continued time-to-market pressures.We studied the challenges of efficiently deploying a SCA compliant platform on an MPSoC. We conclude that for realizing efficiently an SDR system with high data bandwidth requirement, a design flow with systematic design space exploration and optimization, and an efficient programming model are necessary. We propose a hybrid programming model combining distributed client/server model and parallel shared memory model. A design flow is proposed which also integrates a NoC topology synthesis engine for applications that are to be accelerated with parallel programming and multiple processing elements (PEs). We prototyped an integrated SW/HW development environment in which a CORBA based integrated distributed system is developed which depends on the network-on-chip for protocol/packet routing, and software components are deployed with unified interface despite the underlying heterogeneous architecture and os; while the hardware components (processors, IPs, etc) are integrated through interface conforming to the Open Core Protocol (OCP).

Depuis une dizaine d'année, l'évolution des machines de calcul tend vers des architectures parallèles et hétérogènes. Composées de plusieurs nœuds connectés via un réseau incluant chacun des unités de traitement hétérogènes, ces grilles offrent de grandes performances. Pour programmer ces architectures, l'utilisateur doit s'appuyer sur des modèles de programmation comme MPI, OpenMP, CUDA. Toutefois, il est toujours difficile d'obtenir à la fois une bonne productivité du programmeur, qui passe par une abstraction des spécificités de l'architecture et performances. Dans cette thèse, nous proposons d'exploiter l'idée qu'un modèle de programmation spécifique à un domaine applicatif particulier permet de concilier ces deux objectifs antagonistes. En effet, en caractérisant une famille d'applications, il est possible d'identifier des abstractions de haut niveau permettant de les modéliser. Nous proposons deux modèles spécifiques au traitement du signal et de l'image sur cluster hétérogène. Le premier modèle est statique. Nous lui apportons une fonctionnalité de migration de tâches. Le second est dynamique, basé sur le support exécutif StarPU. Les deux modèles offrent d'une part un haut niveau d'abstraction en modélisant les applications de traitement du signal et de l'image sous forme de graphe de flot de données et d'autre part, ils permettent d'exploiter efficacement les différents niveaux de parallélisme tâche, données, graphe. Ces deux modèles sont validés par plusieurs implémentations et comparaisons incluant deux applications de traitement de l'image du monde réel sur cluster CPU-GPU. / Since a decade, computing systems evolved to parallel and heterogeneous architectures. Composed of several nodes connected via a network and including heterogeneous processing units, clusters achieve high performances. To program these architectures, the user must rely on programming models such as MPI, OpenMP or CUDA. However, it is still difficult to conciliate productivity provided by abstracting the architectural specificities, and performances. In this thesis, we exploit the idea that a programming model specific to a particular domain of application can achieve these antagonist goals. In fact, by characterizing a family of application, it is possible to identify high level abstractions to efficiently model them. We propose two models specific to the implementation of signal and image processing applications on heterogeneous clusters. The first model is static. We enrich it with a task migration feature. The second model is dynamic, based on the StarPU runtime. Both models offer firstly a high level of abstraction by modeling image and signal applications as a data flow graph and secondly they efficiently exploit task, data and graph parallelisms. We validate these models with different implementations and comparisons including two real-world applications of images processing on a CPU-GPU cluster.

Les machines pétascale qui existent aujourd'hui ont un temps moyen entre pannes de plusieurs heures. Il est prévu que dans les futurs systèmes ce temps diminuera. Pour cette raison, les applications qui fonctionneront sur ces systèmes doivent être capables de tolérer des défaillances fréquentes. Aujourd'hui, le moyen le plus commun de le faire est d'utiliser le mécanisme de retour arrière global où l'application fait des sauvegardes périodiques à partir d’un point de reprise. Si un processus s'arrête à cause d'une défaillance, tous les processus reviennent en arrière et se relancent à partir du dernier point de reprise. Cependant, cette solution deviendra infaisable à grande échelle en raison des coûts de l'énergie et de l'utilisation inefficace des ressources. Dans le contexte des applications MPI, les protocoles de journalisation des messages offrent un meilleur confinement des défaillances car ils ne demandent que le redémarrage du processus qui a échoué, ou parfois d’un groupe de processus limité. Par contre, les protocoles existants ont souvent un surcoût important en l’absence de défaillances qui empêchent leur utilisation à grande échelle. Ce surcoût provient de la nécessité de sauvegarder de façon fiable tous les événements non-déterministes afin de pouvoir correctement restaurer l'état du processus en cas de défaillance. Ensuite, comme les journaux de messages sont généralement stockés dans la mémoire volatile, la journalisation risque de nécessiter une large utilisation de la mémoire. Une autre tendance importante dans le domaine des HPC est le passage des applications MPI simples aux nouveaux modèles de programmation hybrides tels que MPI + threads ou MPI + tâches en réponse au nombre croissant de cœurs par noeud. Cela offre l’opportunité de gérer les défaillances au niveau du thread / de la tâche contrairement à l'approche conventionnelle qui traite les défaillances au niveau du processus. Par conséquent, le travail de cette thèse se compose de trois parties. Tout d'abord, nous présentons un protocole de journalisation hiérarchique pour atténuer une défaillance de processus. Le protocole s'appelle Scalable Pattern-Based Checkpointing et il exploite un nouveau modèle déterministe appelé channel-determinism ainsi qu’une nouvelle relation always-happens-before utilisée pour mettre partiellement en ordre les événements de l'application. Le protocole est évolutif, son surcoût pendant l'exécution sans défaillance est limité, il n'exige l'enregistrement d'aucun évènement et, enfin, il a une reprise entièrement distribuée. Deuxièmement, afin de résoudre le problème de la limitation de la mémoire sur les nœuds de calcul, nous proposons d'utiliser des ressources dédiées supplémentaires, appelées logger nodes. Tous les messages qui ne rentrent pas dans la mémoire du nœud de calcul sont envoyés aux logger nodes et sauvegardés dans leur mémoire. À travers de nos expériences nous montrons que cette approche est réalisable et, associée avec un protocole de journalisation hiérarchique comme le SPBC, les logger nodes peuvent être une solution ultime au problème de mémoire limitée sur les nœuds de calcul. Troisièmement, nous présentons un protocole de tolérance aux défaillances pour des applications hybrides qui adoptent le modèle de programmation MPI + tâches. Ce protocole s'utilise pour tolérer des erreurs détectées non corrigées qui se produisent lors de l'exécution d'une tâche. Normalement, une telle erreur provoque une exception du système ce qui provoque un arrêt brutal de l'application. Dans ce cas, l'application doit redémarrer à partir du dernier point de reprise. Nous combinons la sauvegarde des données de la tâche avec une journalisation des messages afin d’aider à la reprise de la tâche qui a subi une défaillance. Ainsi, nous évitons le redémarrage au niveau du processus, plus coûteux. Nous démontrons les avantages de ce protocole avec l'exemple des applications hybrides MPI + OmpSs. / Existing petascale machines have a Mean Time Between Failures (MTBF) in the order of several hours. It is predicted that in the future systems the MTBF will decrease. Therefore, applications that will run on these systems need to be able to tolerate frequent failures. Currently, the most common way to do this is to use global application checkpoint/restart scheme: if some process fails the whole application rolls back the its last checkpointed state and re-executes from that point. This solution will become infeasible at large scale, due to its energy costs and inefficient resource usage. Therefore fine-grained failure containment is a strongly required feature for the fault tolerance techniques that target large-scale executions. In the context of message passing MPI applications, message logging fault tolerance protocols provide good failure containment as they require restart of only one process or, in some cases, a bounded number of processes. However, existing logging protocols experience a number of issues which prevent their usage at large scale. In particular, they tend to have high failure-free overhead because they usually need to store reliably any nondeterministic events happening during the execution of a process in order to correctly restore its state in recovery. Next, as message logs are usually stored in the volatile memory, logging may incur large memory footprint, especially in communication-intensive applications. This is particularly important because the future exascale systems expect to have less memory available per core. Another important trend in HPC is switching from MPI-only applications to hybrid programming models like MPI+threads and MPI+tasks in response to the increasing number of cores per node. This gives opportunities for employing fault tolerance solutions that handle faults on the level of threads/tasks. Such approach has even better failure containment compared to message logging protocols which handle failures on the level of processes. Thus, the work in these dissertation consists of three parts. First, we present a hierarchical log-based fault tolerance solution, called Scalable Pattern-Based Checkpointing (SPBC) for mitigating process fail-stop failures. The protocol leverages a new deterministic model called channel-determinism and a new always-happens-before relation for partial ordering of events in the application. The protocol is scalable, has low overhead in failure-free execution and does not require logging any events, provides perfect failure containment and has a fully distributed recovery. Second, to address the memory limitation problem on compute nodes, we propose to use additional dedicated resources, or logger nodes. All the logs that do not fit in the memory of compute nodes are sent to the logger nodes and kept in their memory. In a series of experiments we show that not only this approach is feasible, but, combined with a hierarchical logging scheme like the SPBC, logger nodes can be an ultimate solution to the problem of memory limitation for logging protocols. Third, we present a log-based fault tolerance protocol for hybrid applications adopting MPI+tasks programming model. The protocol is used to tolerate detected uncorrected errors (DUEs) that happen during execution of a task. Normally, a DUE caused the system to raise an exception which lead to an application crash. Then, the application has to restart from a checkpoint. In the proposed solution, we combine task checkpointing with message logging in order to support task re-execution. Such task-level failure containment can be beneficial in large-scale executions because it avoids the more expensive process-level restart. We demonstrate the advantages of this protocol on the example of hybrid MPI+OmpSs applications.