Malgré des décennies de recherche sur l’optimisation de boucle auxhaut niveau et leur intégration réussie dans les compilateurs C/C++et FORTRAN, la plupart des systèmes de transformation de bouclene traitent que partiellement les défis posé par la complexité croissanteet la diversité du matériel d’aujourd’hui. L’exploitation de laconnaissance dédiée a un domaine d’application pour obtenir le codeoptimal pour cibles complexes, tels que des accélérateurs ou des microprocessorsmulti-coeur, pose des problèmes pour les formalismeset outils d’optimisation de boucle existants. En conséquence, de nouveauxschémas d’optimisation qui exploitent la connaissance dédiéea un domaine sont développées indépendamment sans profiter dela technologie d’optimisation de boucle existante. Cela conduit à despossiblités d’optimisation raté et ainsi qu’à une faible portabilité deces schémas d’optimisation entre des compilateurs différents. Un domainepour lequel on voit la nécessité d’améliorer les optimisationsest le calcul de pochoir itératifs, un probléme de calcul important quiest réguliérement optimisé par les compilateurs dédiées, mais pourlequel générer code efficace est difficile.Dans ce travail, nous présentons des nouvelles stratégies pour l’optimisationdédiée qui permettent la génération de code GPU haute performancepour des calculs de pochoir. À la différence de la façon dontla plupart des compilateurs existants sont mis en oeuvre, nous découplonsla stratégie d’optimisation de haut niveau de l’optimisationde bas niveau et la spécialisation nécessaire pour obtenir la performanceoptimale. Comme schéma d’optimisation de haut niveau, nousprésentons une nouvelle formulation de “split tiling”, une techniquequi permet la réutilisation de données dans la dimension du tempsainsi que le parallélisme équilibré à gros grain sans la nécessité derecourir à des calculs redondants. Avec le “split tiling”, nous montronscomment intégrer une optimisation dédiée dans un traducteurgénérique source-à-source, C vers CUDA, une approche qui nouspermet de réutiliser des optimisations existants non-dédiées. Nousprésentons ensuite notre technique appelée “hybrid hexagonal / parallelogramtiling", un schéma qui nous permet de générer du codeque cible directement les préoccupations spécifiques aux GPUs. Pourconclure notre travail sur le "loop tiling", nous étudions la rapport entre“diamond tiling” et “hexagonal tiling”. À partir d’une analyse de“diamond tiling” détailée, qui comprend les exigences qu’elle posesur la taille de tuile et les coefficients de front d’onde, nous fournissonsune formulation unifiée de l’“hexagonal tiling” et du “diamondtiling” qui nous permet de réaliser un “hexagonal tiling” pourvdes problèmes avec deux dimensions (un temps, un espace) dans lecadre d’un usage dans un optimiseur générique, comme “Pluto”. Enfin,nous utilisons cette formulation pour évaluer l’“hexagonal tiling”et le “diamond tiling” en terme de rapport de calcul-à-communicationet calcul-à-synchronisation.Dans la deuxième partie de ce travail, nous discutons nos contributionsaux composants de l’infrastructure les plus important, nos“building blocks”, qui nous permettent de découpler notre optimisationde haut niveau tant des optimisations nécessaires dàns la générationde code que de l’infrastructure de compilation générique. Nouscommençons par présenter le nouveau “polyhedral extractor” (pet),qui obtient une représentation polyédrique d’un morceau de code C.pet utilise l’arithmétique de Presburger en sa généralité pour élargirle fragment de code C supporté et porter une attention particulièreà la modélisation de la sémantique des langages même en présencede dépassement de capacité des entiers. / Despite decades of research on high-level loop optimizations and theirsuccessful integration in production C/C++/FORTRAN com- pilers, most compilerinternal loop transformation systems only partially address the challengesposed by the increased complexity and diversity of today’s hardware. Especiallywhen exploiting domain specific knowledge to obtain optimal code for complextargets such as accelerators or many-cores processors, many existing loopoptimization frameworks have difficulties exploiting this hardware. As aresult, new domain specific optimization schemes are developed independentlywithout taking advantage of existing loop optimization technology. This resultsboth in missed optimization opportunities as well as low portability of theseoptimization schemes to different compilers. One area where we see the need forbetter optimizations are iterative stencil computations, an importantcomputational problem that is regularly optimized by specialized, domainspecific compilers, but where generating efficient code is difficult.In this work we present new domain specific optimization strategies that enablethe generation of high-performance GPU code for stencil computations. Differentto how most existing domain specific compilers are implemented, we decouple thehigh-level optimization strategy from the low-level optimization andspecialization necessary to yield optimal performance. As high-leveloptimization scheme we present a new formulation of split tiling, a tilingtechnique that ensures reuse along the time dimension as well as balancedcoarse grained parallelism without the need for redundant computations. Usingsplit tiling we show how to integrate a domain specific optimization into ageneral purpose C-to-CUDA translator, an approach that allows us to reuseexisting non-domain specific optimizations. We then evolve split tiling into ahybrid hexagonal/parallelogram tiling scheme that allows us to generate codethat even better addresses GPU specific concerns. To conclude our work ontiling schemes we investigate the relation between diamond and hexagonaltiling. Starting with a detailed analysis of diamond tiling including therequirements it poses on tile sizes and wavefront coefficients, we provide aunified formulation of hexagonal and diamond tiling which enables us to performhexagonal tiling for two dimensional problems (one time, one space) in thecontext of a general purpose optimizer such as Pluto. Finally, we use thisformulation to evaluate hexagonal and diamond tiling in terms ofcompute-to-communication and compute-to-synchronization ratios.In the second part of this work, we discuss our contributions to importantinfrastructure components, our building blocks, that enviable us to decoupleour high-level optimizations from both the necessary code generationoptimizations as well as the compiler infrastructure we apply the optimizationto. We start with presenting a new polyhedral extractor that obtains apolyhedral representation from a piece of C code, widening the supported C codeto exploit the full generality of Presburger arithmetic and taking special careof modeling language semantics even in the presence of defined integerwrapping. As a next step, we present a new polyhedral AST generation approach,which extends AST generation beyond classical control flow generation byallowing the generation of user provided mappings. Providing a fine-grainedoption mechanism, we give the user fine grained control about AST generatordecisions and add extensive support for specialization e.g., with a newgeneralized form of polyhedral unrolling. To facilitate the implementation ofpolyhedral transformations, we present a new schedule representation, scheduletrees, which proposes to make the inherent tree structure of schedules explicitto simplify the work with complex polyhedral schedules.The last part of this work takes a look at our contributions to low-levelcompilers.