La compilation traditionnelle est confrontée à de nombreux défis face aux besoins d'optimisations de programmes pour architectures parallèles. Un défi particulier est la conception de langages et représentations intermédiaires (RIs) appropriés.Bien que différentes RIs aient été proposées pour repousser les limites de la compilation traditionnelle, la plupart ne sont toujours pas adaptées pour appliquer des transformations de programmes pertinentes.Différentes alternatives sont donc de plus en plus exploitées, telles que l'autotuning ou la compilation interactive. Ces dernières nécessitent l'usage de langages intermédiaires fondamentalement différents, par exemple, les méta-langages pour la transformation de programmes. Dans cette thèse, centrée sur les besoins en applications numériques, nous étudions ce type de meta-langages; nous adressons particulièrement quatre questions:(i) Comment introduire une expressivité spécifique à un domaine?(ii) Comment repenser leur conception pour améliorer leur flexibilité dans la composition de transformations et la génération de plusieurs variantes de programme?(iii) Jusqu'où pouvons-nous introduire du support pour le NUMA (Non-Uniform Memory Access)?(iv) En tant que nouvelle classe de méta-langages, comment formaliser leur sémantique? Nous répondons à ces questions au travers de la conception et la sémantique de TeML, un méta-langage pour l'optimisation d'applications tensorielles. / Traditional compilation faces numerous challenges with program optimizations for parallel architectures. A particular challenge is the design of proper intermediate languages and representations to enable the application of relevant optimization techniques.Various parallel intermediate representations and languages have been proposed.To overcome this issue, different alternatives are more and more exploitedsuch as empirical autotuning or interactive compilation. Such alernatives require fondamentally different typesof intermediates languages such as transformation meta-languages. In this thesis, we study transformation meta-languages for numerical applications: wa particularly address four questions:(i) How do we introduce domain-specific expressiveness?(ii) How do we rethink their design to enhance their flexibility in composing optimizations paths and generating multiple program variants?(iii) How far can we introduce NUMA (Non-Uniform Memory Access) awareness?(iv) As a new class of meta-languages, how do we formalize their semantics? We answer these questions through the design and semantics of TeML, a tensor optimizations meta-language.

Residual-distribution methods offer several potential benefits over classical methods, such as a means of applying upwinding in a multi-dimensional manner and a multi-dimensional positivity property. While it is apparent that residual-distribution methods also offer higher accuracy than finite-volume methods on similar meshes, few studies have directly compared the performance of the two approaches in a systematic and quantitative manner. In this study, comparisons between residual distribution and finite volume are made for steady-state smooth and discontinuous flows of gas dynamics, governed by hyperbolic conservation laws, to illustrate the strengths and deficiencies of the residual-distribution method. Deficiencies which reduce the accuracy are analyzed and a new nonlinear scheme is proposed that closely reproduces or surpasses the accuracy of the best linear residual-distribution scheme. The accuracy is further improved by extending the scheme to fourth order using established finite-element techniques. Finally, the compact stencil, arithmetic workload, and data parallelism of the fourth-order residual-distribution scheme are exploited to accelerate parallel computations on an architecture consisting of both CPU cores and a graphics processing unit. Numerical experiments are used to assess the gains to efficiency and possible monetary savings that may be provided by accelerated architectures.

Residual-distribution methods offer several potential benefits over classical methods, such as a means of applying upwinding in a multi-dimensional manner and a multi-dimensional positivity property. While it is apparent that residual-distribution methods also offer higher accuracy than finite-volume methods on similar meshes, few studies have directly compared the performance of the two approaches in a systematic and quantitative manner. In this study, comparisons between residual distribution and finite volume are made for steady-state smooth and discontinuous flows of gas dynamics, governed by hyperbolic conservation laws, to illustrate the strengths and deficiencies of the residual-distribution method. Deficiencies which reduce the accuracy are analyzed and a new nonlinear scheme is proposed that closely reproduces or surpasses the accuracy of the best linear residual-distribution scheme. The accuracy is further improved by extending the scheme to fourth order using established finite-element techniques. Finally, the compact stencil, arithmetic workload, and data parallelism of the fourth-order residual-distribution scheme are exploited to accelerate parallel computations on an architecture consisting of both CPU cores and a graphics processing unit. Numerical experiments are used to assess the gains to efficiency and possible monetary savings that may be provided by accelerated architectures.

Visual recognition is the problem of learning visual categories from a limited set of samples and identifying new instances of those categories, the problem is often separated into two types: the specific case and the generic category case. In the specific case the objective is to identify instances of a particular object, place or person. Whereas in the generic category case we seek to recognize different instances that belong to the same conceptual class: cars, pedestrians, road signs and mugs. Specific object recognition works by matching and geometric verification. In contrast, generic object categorization often includes a statistical model of their appearance and/or shape.This thesis proposes a computer vision system for detecting and tracking multiple targets in videos. A preliminary work of this thesis consists on the adaptation of color according to lighting variations and relevance of the color. Then, literature shows a wide variety of tracking methods, which have both advantages and limitations, depending on the object to track and the context. Here, a deterministic method is developed to automatically adapt the tracking method to the context through the cooperation of two complementary techniques. A first proposition combines covariance matching for modeling characteristics texture-color information with optical flow (KLT) of a set of points uniformly distributed on the object . A second technique associates covariance and Mean-Shift. In both cases, the cooperation allows a good robustness of the tracking whatever the nature of the target, while reducing the global execution times .The second contribution is the definition of descriptors both discriminative and compact to be included in the target representation. To improve the ability of visual recognition of descriptors two approaches are proposed. The first is an adaptation operators (LBP to Local Binary Patterns ) for inclusion in the covariance matrices . This method is called ELBCM for Enhanced Local Binary Covariance Matrices . The second approach is based on the analysis of different spaces and color invariants to obtain a descriptor which is discriminating and robust to illumination changes.The third contribution addresses the problem of multi-target tracking, the difficulties of which are the matching ambiguities, the occlusions, the merging and division of trajectories.Finally to speed algorithms and provide a usable quick solution in embedded applications this thesis proposes a series of optimizations to accelerate the matching using covariance matrices. Data layout transformations, vectorizing the calculations (using SIMD instructions) and some loop transformations had made possible the real-time execution of the algorithm not only on Intel classic but also on embedded platforms (ARM Cortex A9 and Intel U9300).

La grande capacité de calcul, flexibilité, faible consommation d'énergie, redondance intrinsèque et la haute performance fournie par les processeurs multi/many-cœur les rendent idéaux pour surmonter les nouveaux défis dans les systèmes informatiques. Cependant, le degré d'intégration de ces dispositifs augmente leur sensibilité aux effets des radiations naturelles. Par conséquent, des fabricants, partenaires industriels et universitaires travaillent ensemble pour améliorer les caractéristiques de ces dispositifs ce qui permettrait leur utilisation dans des systèmes embarqués et critiques. Dans ce contexte, le travail effectué dans le cadre de cette thèse vise à évaluer l'impact des SEEs (Single Event Effects) dans des applications parallèles s'exécutant sur des processeurs multi-cœur et many-cœur, et développer et valider une approche logicielle pour améliorer la fiabilité du système appelée N- MoRePar. La méthodologie utilisée pour l'évaluation était fondée sur des études de cas multiples. Les différents scénarios mis en œuvre envisagent une large gamme de configurations de système en termes de mode de multi-processing, modèle de programmation, modèle de mémoire et des ressources utilisées. Pour l'expérimentation, deux dispositifs COTS ont été sélectionnés: le quad-core Freescale PowerPC P2041 en technologie SOI 45nm, et le processeur multi-cœur KALRAY MPPA-256 en CMOS 28nm. Les études de cas ont été évaluées par l'injection de fautes et par des campagnes des tests sur neutron. Les résultats obtenus servent de guide aux développeurs pour choisir la configuration du système la plus fiable en fonction de leurs besoins. En outre, les résultats de l'évaluation de l'approche N-MoRePar basée sur des critères de redondance et de partitionnement augmente l'utilisation des processeurs COTS multi/many-cœur dans des systèmes qui requièrent haute fiabilité. / The large computing capacity, great flexibility, low power consumption, intrinsic redundancy and high performance provided by multi/many-core processors make them ideal to overcome with the new challenges in computing systems. However, the degree of scale integration of these devices increases their sensitivity to the effects of natural radiation. Consequently manufacturers, industrial and university partners are working together to improve their characteristics which allow their usage in critical embedded systems. In this context, the work done throughout this thesis aims at evaluating the impact of SEEs on parallel applications running on multi-core and many-core processors, and proposing a software approach to improve the system reliability. The methodology used for evaluation was based on multiple-case studies. The different scenarios implemented consider a wide range of system configurations in terms of multi-processing mode, programming model, memory model, and resources used. For the experimentation, two COTS devices were selected: the Freescale PowerPC P2041 quad-core built in 45nm SOI technology, and the KALRAY MPPA-256 many-core processor built in 28nm CMOS technology. The case-studies were evaluated through fault-injection and neutron radiation. The obtained results serve as useful guidelines to developers for choosing the most reliable system configuration according to their requirements. Furthermore, the evaluation results of the proposed N-MoRePar fault-tolerant approach based on redundancy and partitioning criteria boost the usage of COTS multi/many-core processors in high level dependability systems.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'adaptation de l'algorithmique aux architectures parallèles. Les plateformes hautes performances actuelles disposent de plusieurs niveaux de parallélisme et requièrent un travail considérable pour en tirer parti. Les superordinateurs possèdent de plus en plus d'unités de calcul et sont de plus en plus hétérogènes et hiérarchiques, ce qui complexifie d'autant plus leur utilisation.Nous nous sommes intéressés ici à plusieurs aspects permettant de tirer parti des architectures parallèles modernes. Tout au long de cette thèse, plusieurs problèmes de natures différentes sont abordés, de manière plus théorique ou plus pratique selon le cadre et l'échelle des plateformes parallèles envisagées.Nous avons travaillé sur la modélisation de problèmes dans le but d'adapter leur formulation à des solveurs existants ou des méthodes de résolution existantes, en particulier dans le cadre du problème de la factorisation en nombres premiers modélisé et résolu à l'aide d'outils de programmation linéaire en nombres entiers.La contribution la plus importante de cette thèse correspond à la conception d'algorithmes pensés dès le départ pour être performants sur les architectures modernes (processeurs multi-coeurs, Cell, GPU). Deux algorithmes pour résoudre le problème du compressive sensing ont été conçus dans ce cadre : le premier repose sur la programmation linéaire et permet d'obtenir une solution exacte, alors que le second utilise des méthodes de programmation convexe et permet d'obtenir une solution approchée.Nous avons aussi utilisé une bibliothèque de parallélisation de haut niveau utilisant le modèle BSP dans le cadre de la vérification de modèles pour implémenter de manière parallèle un algorithme existant. A partir d'une unique implémentation, cet outil rend possible l'utilisation de l'algorithme sur des plateformes disposant de différents niveaux de parallélisme, tout en ayant des performances de premier ordre sur chacune d'entre elles. En l'occurrence, la plateforme de plus grande échelle considérée ici est le cluster de machines multiprocesseurs multi-coeurs. De plus, dans le cadre très particulier du processeur Cell, une implémentation a été réécrite à partir de zéro pour tirer parti de celle-ci. / In this thesis, we are interested in adapting algorithms to parallel architectures. Current high performance platforms have several levels of parallelism and require a significant amount of work to make the most of them. Supercomputers possess more and more computational units and are more and more heterogeneous and hierarchical, which make their use very difficult.We take an interest in several aspects which enable to benefit from modern parallel architectures. Throughout this thesis, several problems with different natures are tackled, more theoretically or more practically according to the context and the scale of the considered parallel platforms.We have worked on modeling problems in order to adapt their formulation to existing solvers or resolution methods, in particular in the context of integer factorization problem modeled and solved with integer programming tools.The main contribution of this thesis corresponds to the design of algorithms thought from the beginning to be efficient when running on modern architectures (multi-core processors, Cell, GPU). Two algorithms which solve the compressive sensing problem have been designed in this context: the first one uses linear programming and enables to find an exact solution, whereas the second one uses convex programming and enables to find an approximate solution.We have also used a high-level parallelization library which uses the BSP model in the context of model checking to implement in parallel an existing algorithm. From a unique implementation, this tool enables the use of the algorithm on platforms with different levels of parallelism, while obtaining cutting edge performance for each of them. In our case, the largest-scale platform that we considered is the cluster of multi-core multiprocessors. More, in the context of the very particular Cell processor, an implementation has been written from scratch to take benefit from it.

Multichannel acoustic signal processing has undergone major development in recent years due to the increased complexity of current audio processing applications. People want to collaborate through communication with the feeling of being together and sharing the same environment, what is considered as Immersive Audio Schemes. In this phenomenon, several acoustic e ects are involved: 3D spatial sound, room compensation, crosstalk cancelation, sound source localization, among others. However, high computing capacity is required to achieve any of these e ects in a real large-scale system, what represents a considerable limitation for real-time applications. The increase of the computational capacity has been historically linked to the number of transistors in a chip. However, nowadays the improvements in the computational capacity are mainly given by increasing the number of processing units, i.e expanding parallelism in computing. This is the case of the Graphics Processing Units (GPUs), that own now thousands of computing cores. GPUs were traditionally related to graphic or image applications, but new releases in the GPU programming environments, CUDA or OpenCL, allowed that most applications were computationally accelerated in elds beyond graphics. This thesis aims to demonstrate that GPUs are totally valid tools to carry out audio applications that require high computational resources. To this end, di erent applications in the eld of audio processing are studied and performed using GPUs. This manuscript also analyzes and solves possible limitations in each GPU-based implementation both from the acoustic point of view as from the computational point of view. In this document, we have addressed the following problems: Most of audio applications are based on massive ltering. Thus, the rst implementation to undertake is a fundamental operation in the audio processing: the convolution. It has been rst developed as a computational kernel and afterwards used for an application that combines multiples convolutions concurrently: generalized crosstalk cancellation and equalization. The proposed implementation can successfully manage two di erent and common situations: size of bu ers that are much larger than the size of the lters and size of bu ers that are much smaller than the size of the lters. Two spatial audio applications that use the GPU as a co-processor have been developed from the massive multichannel ltering. First application deals with binaural audio. Its main feature is that this application is able to synthesize sound sources in spatial positions that are not included in the database of HRTF and to generate smoothly movements of sound sources. Both features were designed after di erent tests (objective and subjective). The performance regarding number of sound source that could be rendered in real time was assessed on GPUs with di erent GPU architectures. A similar performance is measured in a Wave Field Synthesis system (second spatial audio application) that is composed of 96 loudspeakers. The proposed GPU-based implementation is able to reduce the room e ects during the sound source rendering. A well-known approach for sound source localization in noisy and reverberant environments is also addressed on a multi-GPU system. This is the case of the Steered Response Power with Phase Transform (SRPPHAT) algorithm. Since localization accuracy can be improved by using high-resolution spatial grids and a high number of microphones, accurate acoustic localization systems require high computational power. The solutions implemented in this thesis are evaluated both from localization and from computational performance points of view, taking into account different acoustic environments, and always from a real-time implementation perspective. Finally, This manuscript addresses also massive multichannel ltering when the lters present an In nite Impulse Response (IIR). Two cases are analyzed in this manuscript: 1) IIR lters composed of multiple secondorder sections, and 2) IIR lters that presents an allpass response. Both cases are used to develop and accelerate two di erent applications: 1) to execute multiple Equalizations in a WFS system, and 2) to reduce the dynamic range in an audio signal. / Belloch Rodríguez, JA. (2014). PERFORMANCE IMPROVEMENT OF MULTICHANNEL AUDIO BY GRAPHICS PROCESSING UNITS [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/40651 / Premios Extraordinarios de tesis doctorales

Dans cette thèse, des algorithmes à faible complexité et des architectures parallèles et efficaces sont explorés pour les systèmes CO-OFDM. Tout d'abord, des algorithmes de faible complexité pour la synchronisation et l'estimation du décalage en fréquence en présence d'un canal dispersif sont étudiés. Un nouvel algorithme de synchronisation temporelle à faible complexité qui peut résister à grande quantité de retard dispersif est proposé et comparé par rapport aux propositions antérieures. Ensuite, le problème de la réalisation d'une architecture parallèle à faible coût est étudié et une architecture parallèle générique et évolutive qui peut être utilisée pour réaliser tout type d'algorithme d'auto-corrélation est proposé. Cette architecture est ensuite étendue pour gérer plusieurs échantillons issus du convertisseur analogique/numérique (ADC) en parallèle et fournir une sortie qui suive la fréquence des ADC. L'évolutivité de l'architecture pour un nombre plus élevé de sorties en parallèle et les différents types d'algorithmes d'auto-corrélation sont explorés. Une approche d'adéquation algorithme-architecture est ensuite appliquée à l'ensemble de la chaîne de l'émetteur-récepteur CO-OFDM. Du côté de l'émetteur, un algorithme IFFT à radix-22 est choisi pour et une architecture parallèle Multipath Delay Commutator (MDC). Feed-forward (FF) est choisie car elle consomme moins de ressources par rapport aux architectures MDC-FF en radix-2/4. Au niveau du récepteur, un algorithme efficace pour l'estimation du Integer CFO est adopté et implémenté de façon optimisée sans l'utilisation de multiplicateurs complexes. Une réduction de la complexité matérielle est obtenue grâce à la conception d'architectures efficaces pour la synchronisation temporelle, la FFT et l'estimation du CFO. Une exploration du compromis entre la précision des calculs en virgule fixe et la complexité du matériel est réalisée pour la chaîne complète de l'émetteur- récepteur, de façon à trouver des points de fonctionnement qui n'affectent pas le taux d'erreur binaire (TEB) de manière significative. Les algorithmes proposés sont validés à l'aide d'une part d'expériences off-line en utilisant un générateur AWG (arbitrary wave- form generator) à l'émetteur et un oscilloscope numérique à mémoire (DSO) en sortie de la détection cohérente au récepteur, et d'autre part un émetteur-récepteur temps-réel basé sur des plateformes FPGA et des convertisseurs numériques. Le TEB est utilisé pour montrer la validité du système intégré et en donner les performances. / In this thesis, low-complexity algorithms and architectures for CO-OFDM systems are explored. First, low-complexity algorithms for estimation of timing and carrier frequency offset (CFO) in dispersive channel are studied. A novel low-complexity timing synchro- nization algorithm, which can withstand large amount of dispersive delay, is proposed and compared with previous proposals. Then, the problem of realization of low-complexity parallel architecture is studied. A generalized scalable parallel architecture, which can be used to realize any auto-correlation algorithm, is proposed. It is then extended to handle multiple parallel samples from ADC and provide outputs, which can match the input ADC rate. The scalability of the architecture for higher number of parallel outputs and different kinds of auto-correlation algorithms is explored. An algorithm-architecture approach is then applied to the entire CO-OFDM transceiver chain. At the transmitter side, radix-22 algorithm for IFFT is chosen and parallel Mul- tipath Delay Commutator (MDC) Feed-forward (FF) architecture is designed which con- sumes lesser resources compared to MDC FF architectures of radix-2/4. At the receiver side, efficient algorithm for Integer CFO estimation is adopted and efficiently realized with- out the use of complex multipliers. Reduction in complexity is achieved due to efficient architectures for timing synchronization, FFT and Integer CFO estimation. Fixed-point analysis for the entire transceiver chain is done to find fixed-point sensitive blocks, which affect bit error rate (BER) significantly. The algorithms proposed are validated using opti- cal experiments by the help of arbitrary waveform generator (AWG) at the transmitter and digital storage oscilloscope (DSO) and Matlab at the receiver. BER plots are used to show the validity of the system built. Hardware implementation of the proposed synchronization algorithm is validated using real-time FPGA platform.

Ces technologies ont poussé les chercheurs à imaginer la possibilité d'automatiser et émuler les capacités de perception visuels des animaux et de l'homme lui-même. Depuis quelques décennies le domaine de la vision par ordinateur a essayé plusieurs approches et une vaste gamma d'applications a été développée avec un succès partielle: la recherche des images basé sur leur contenu, la exploration de donnés à partir des séquences vidéo, la ré-identification des objets par des robots, etc. Quelques applications sont déjà sur le marché et jouissent déjà d'un certain succès commercial.La reconnaissance visuelle c'est un problème étroitement lié à l'apprentissage de catégories visuelles à partir d'un ensemble limité d'instances. Typiquement deux approches sont utilisées pour résoudre ce problème: l'apprentissage des catégories génériques et la ré-identification d'instances d'un objet un particulière. Dans le dernier cas il s'agit de reconnaître un objet ou personne en particulière. D'autre part, la reconnaissance générique s'agit de retrouver tous les instances d'objets qui appartiennent à la même catégorie conceptuel: tous les voitures, les piétons, oiseaux, etc.Cette thèse propose un système de vision par ordinateur capable de détecter et suivre plusieurs objets dans les séquences vidéo. L'algorithme pour la recherche de correspondances proposé se base sur les matrices de covariance obtenues à partir d'un ensemble de propriétés des images (couleur et texture principalement). Son principal avantage c'est qu'il utilise un descripteur qui permet l'introduction des sources d'information très hétérogènes pour représenter les cibles. Cette représentation est efficace pour le suivi d'objets et son ré-identification.Quatre contributions sont introduites dans cette thèse.Tout d'abord cette thèse s'intéresse à l'invariance des algorithmes de suivi face aux changements du contexte. Nous proposons ici une méthodologie pour mesurer l’importance de l'information couleur en fonction de ses niveaux d’illumination et saturation. Puis, une deuxième partie se consacre à l'étude de différentes méthodes de suivi, ses avantages et limitations en fonction du type d'objet à suivre (rigide ou non rigide par exemple) et du contexte (caméra statique ou mobile). Le méthode que nous proposons s'adapte automatiquement et utilise un mécanisme de commutation entre différents méthodes de suivi qui considère ses qualités complémentaires. Notre algorithme se base sur un modèle de covariance qui fusionne les informations couleur-texture et le flot optique (KLT) modifié pour le rendre plus robuste et adaptable face aux changements d’illumination. Une deuxième approche se appuie sur l'analyse des différents espaces et invariants couleur à fin d'obtenir un descripteur qui garde un bon équilibre entre pouvoir discriminant et robustesse face aux changements d'illumination.Une troisième contribution porte sur le problème de suivi multi-cibles ou plusieurs difficultés apparaissent : la confusion d'identités, les occultations, la fusion et division des trajectoires-détections, etc.La dernière partie se consacre à la vitesse des algorithmes à fin de fournir une solution rapide et utilisable dans les applications embarquées. Cette thèse propose une série d'optimisations pour accélérer la mise en correspondance à l'aide de matrices de covariance. Transformations de mise en page de données, la vectorisation des calculs (à l'aide d'instructions SIMD) et certaines transformations de boucle permettent l'exécution en temps réel de l'algorithme non seulement sur les grands processeurs classiques de Intel, mais aussi sur les plateformes embarquées (ARM Cortex A9 et Intel U9300). / Visual recognition is the problem of learning visual categories from a limited set of samples and identifying new instances of those categories, the problem is often separated into two types: the specific case and the generic category case. In the specific case the objective is to identify instances of a particular object, place or person. Whereas in the generic category case we seek to recognize different instances that belong to the same conceptual class: cars, pedestrians, road signs and mugs. Specific object recognition works by matching and geometric verification. In contrast, generic object categorization often includes a statistical model of their appearance and/or shape.This thesis proposes a computer vision system for detecting and tracking multiple targets in videos. A preliminary work of this thesis consists on the adaptation of color according to lighting variations and relevance of the color. Then, literature shows a wide variety of tracking methods, which have both advantages and limitations, depending on the object to track and the context. Here, a deterministic method is developed to automatically adapt the tracking method to the context through the cooperation of two complementary techniques. A first proposition combines covariance matching for modeling characteristics texture-color information with optical flow (KLT) of a set of points uniformly distributed on the object . A second technique associates covariance and Mean-Shift. In both cases, the cooperation allows a good robustness of the tracking whatever the nature of the target, while reducing the global execution times .The second contribution is the definition of descriptors both discriminative and compact to be included in the target representation. To improve the ability of visual recognition of descriptors two approaches are proposed. The first is an adaptation operators (LBP to Local Binary Patterns ) for inclusion in the covariance matrices . This method is called ELBCM for Enhanced Local Binary Covariance Matrices . The second approach is based on the analysis of different spaces and color invariants to obtain a descriptor which is discriminating and robust to illumination changes.The third contribution addresses the problem of multi-target tracking, the difficulties of which are the matching ambiguities, the occlusions, the merging and division of trajectories.Finally to speed algorithms and provide a usable quick solution in embedded applications this thesis proposes a series of optimizations to accelerate the matching using covariance matrices. Data layout transformations, vectorizing the calculations (using SIMD instructions) and some loop transformations had made possible the real-time execution of the algorithm not only on Intel classic but also on embedded platforms (ARM Cortex A9 and Intel U9300).

<p>Докторска теза анализира подршку за вишејезгарне и многојезгарне системе у циљу повећања искоришћења њихове снаге. Предмет истраживања је проналажење решења које би без уплитања програмера (аутоматски) паралелизовало постојеће секвенцијалне програме на бинарном нивоу који се извршавају на једном језгру (или процесору). Резултат истраживања је израда решења и алата за паралелизацију секвенцијалног машинког кода, који самостално стварају програме који се извршавају паралелно на више језгара вишејезгарног процесора, и тиме постижу балансирано оптерећење процесора. Основни циљ је добијање убрзања извршења програмског кода на вишејезгарном процесору ради омогућавања рада у реланом времену за задата ограничења. Добијено решење би се могло искористити и за смањење потрошње смањивањем радног такта процесора уз задржавање полазног времена извршења програма.</p> / <p>Doktorska teza analizira podršku za višejezgarne i mnogojezgarne sisteme u cilju povećanja iskorišćenja njihove snage. Predmet istraživanja je pronalaženje rešenja koje bi bez uplitanja programera (automatski) paralelizovalo postojeće sekvencijalne programe na binarnom nivou koji se izvršavaju na jednom jezgru (ili procesoru). Rezultat istraživanja je izrada rešenja i alata za paralelizaciju sekvencijalnog mašinkog koda, koji samostalno stvaraju programe koji se izvršavaju paralelno na više jezgara višejezgarnog procesora, i time postižu balansirano opterećenje procesora. Osnovni cilj je dobijanje ubrzanja izvršenja programskog koda na višejezgarnom procesoru radi omogućavanja rada u relanom vremenu za zadata ograničenja. Dobijeno rešenje bi se moglo iskoristiti i za smanjenje potrošnje smanjivanjem radnog takta procesora uz zadržavanje polaznog vremena izvršenja programa.</p> / <p>PhD thesis analyzes a support for multicore and manycore systems in terms<br />of better processing power utilization. Purpose of this study is finding a<br />solution for automatic parallelization of existing sequential code which<br />executes on single core (or processor), at the binary level. The research<br />intents to develop a solution and tools for parallelization of the sequential<br />machine code, which can create a program running simultaneously on all the<br />cores of the multi-core processor, and for achieving optimal load-balancing.<br />The primary goal is obtaining execution speedup of the program running on<br />the multicore processor, for meeting real-time processing constraints. Given<br />solution could be also used for energy saving, by lowering system clock and<br />keeping program execution runtime.</p>