Nous présentons deux contributions dans le domaine de la programmation parallèle. La première est théorique : nous introduisons l’analyse SIPS, une approche nouvelle pour dénombrer le nombre d’opérations de synchronisation durant l’exécution d’un algorithme parallèle ordonnancé par vol de travail. Basée sur le concept d’horloges logiques, elle nous permet : d’une part de donner de nouvelles majorations de coût en moyenne; d’autre part de concevoir des programmes parallèles plus efficaces par adaptation dynamique de la granularité. La seconde contribution est pragmatique : nous présentons une parallélisation générique d’algorithmes pour la génération déterministe de nombres pseudo-aléatoires, indépendamment du nombre de processus concurrents lors de l’exécution. Alternative à l’utilisation d’un générateur pseudo-aléatoire séquentiel par processus, nous introduisons une API générique, appelée Par-R qui est conçue et analysée grâce à SIPS. Sa caractéristique principale est d’exploiter un générateur séquentiel qui peut “sauter” directement d’un nombre à un autre situé à une distance arbitraire dans la séquence pseudo-aléatoire. Grâce à l’analyse SIPS, nous montrons qu’en moyenne, lors d’une exécution par vol de travail d’un programme très parallèle (dont la profondeur ou chemin critique est très petite devant le travail ou nombre d’opérations), ces opérations de saut sont rares. Par-R est comparé au générateur pseudo-aléatoire DotMix écrit pour Cilk Plus, une extension de C/C++ pour la programmation parallèle par vol de travail. Le surcout théorique de Par-R se compare favorablement au surcoput de DotMix, ce qui apparait aussi expériemntalement. De plus, étant générique, Par-R est indépendant du générateur séquentiel sous-jacent. / Nós apresentamos duas contribuições para a área de programação paralela. A primeira contribuição é teórica: nós introduzimos a análise SIPS, uma nova abordagem para a estimar o número de sincronizações realizadas durante a execução de um algoritmo paralelo. SIPS generaliza o conceito de relógios lógicos para contar o número de sincronizações realizadas por um algoritmo paralelo e é capaz de calcular limites do pior caso mesmo na presença de execuções paralelas não-determinísticas, as quais não são geralmente cobertas por análises no estado-da-arte. Nossa análise nos permite estimar novos limites de pior caso para computações escalonadas pelo popular algoritmo de roubo de tarefas e também projetar programas paralelos e adaptáveis que são mais eficientes. A segunda contribuição é pragmática: nós apresentamos uma estratégia de paralelização eficiente para a geração de números pseudoaleatórios. Como uma alternativa para implementações fixas de componentes de geração aleatória nós introduzimos uma API chamada Par-R, projetada e analisada utilizando-se SIPS. Sua principal idea é o uso da capacidade de um gerador sequencial R de realizar um “pulo” eficiente dentro do fluxo de números gerados; nós os associamos a operações realizadas pelo escalonador por roubo de tarefas, o qual nossa análise baseada em SIPS demonstra ocorrer raramente em média. Par-R é comparado com o gerador paralelo de números pseudoaleatórios DotMix, escrito para a plataforma de multithreading dinâmico Cilk Plus. A latência de Par-R tem comparação favorável à latência do DotMix, o que é confirmado experimentalmente, mas não requer o uso subjacente fixado de um dado gerador aleatório. / We present two contributions to the field of parallel programming. The first contribution is theoretical: we introduce SIPS analysis, a novel approach to estimate the number of synchronizations performed during the execution of a parallel algorithm. Based on the concept of logical clocks, it allows us: on one hand, to deliver new bounds for the number of synchronizations, in expectation; on the other hand, to design more efficient parallel programs by dynamic adaptation of the granularity. The second contribution is pragmatic: we present an efficient parallelization strategy for pseudorandom number generation, independent of the number of concurrent processes participating in a computation. As an alternative to the use of one sequential generator per process, we introduce a generic API called Par-R, which is designed and analyzed using SIPS. Its main characteristic is the use of a sequential generator that can perform a “jump-ahead” directly from one number to another on an arbitrary distance within the pseudorandom sequence. Thanks to SIPS, we show that, in expectation, within an execution scheduled by work stealing of a “very parallel” program (whose depth or critical path is subtle when compared to the work or number of operations), these operations are rare. Par-R is compared with the parallel pseudorandom number generator DotMix, written for the Cilk Plus dynamic multithreading platform. The theoretical overhead of Par-R compares favorably to DotMix’s overhead, what is confirmed experimentally, while not requiring a fixed generator underneath.

Dans cette thèse , nous proposons d’étudier des questions sur le parallélism de tâche avec dépendance de données dans le cadre de machines multicoeur avec des accélérateurs. La solution proposée a été développée en utilisant l’interface de programmation haute niveau XKaapi du projet MOAIS de l’INRIA Rhône-Alpes. D’abord nous avons étudié des questions liés à une approche d’exécution totalement asyncrone et l’ordonnancement par vol de travail sur des architectures multi-GPU. Le vol de travail avec localité de données a montré des résultats significatifs, mais il ne prend pas en compte des différents ressources de calcul. Ensuite nous avons conçu une interface et une modèle de coût qui permettent d’écrire des politiques d’ordonnancement sur XKaapi. Finalement on a évalué XKaapi sur un coprocesseur Intel Xeon Phi en mode natif. Notre conclusion est double. D’abord nous avons montré que le modèle de programmation data-flow peut être efficace sur des accélérateurs tels que des GPUs ou des coprocesseurs Intel Xeon Phi. Ensuite, le support à des différents politiques d’ordonnancement est indispensable. Les modèles de coût permettent d’obtenir de performance significatifs sur des calculs très réguliers, tandis que le vol de travail permet de redistribuer la charge en cours d’exécution. / Esta tese investiga os desafios no uso de paralelismo de tarefas com dependências de dados em arquiteturas multi-CPU com aceleradores. Para tanto, o XKaapi, desenvolvido no grupo de pesquisa MOAIS (INRIA Rhône-Alpes), é a ferramenta de programação base deste trabalho. Em um primeiro momento, este trabalho propôs extensões ao XKaapi a fim de sobrepor transferência de dados com execução através de operações concorrentes em GPU, em conjunto com escalonamento por roubo de tarefas em multi-GPU. Os resultados experimentais sugerem que o suporte a asincronismo é importante à escalabilidade e desempenho em multi-GPU. Apesar da localidade de dados, o roubo de tarefas não pondera a capacidade de processamento das unidades de processamento disponíveis. Nós estudamos estratégias de escalonamento com predição de desempenho em tempo de execução através de modelos de custo de execução. Desenvolveu-se um framework sobre o XKaapi de escalonamento que proporciona a implementação de diferentes algoritmos de escalonamento. Esta tese também avaliou o XKaapi em coprocessodores Intel Xeon Phi para execução nativa. A conclusão desta tese é dupla. Primeiramente, nós concluímos que um modelo de programação com dependências de dados pode ser eficiente em aceleradores, tais como GPUs e coprocessadores Intel Xeon Phi. Não obstante, uma ferramenta de programação com suporte a diferentes estratégias de escalonamento é essencial. Modelos de custo podem ser usados no contexto de algoritmos paralelos regulares, enquanto que o roubo de tarefas poder reagir a desbalanceamentos em tempo de execução. / In this thesis, we propose to study the issues of task parallelism with data dependencies on multicore architectures with accelerators. We target those architectures with the XKaapi runtime system developed by the MOAIS team (INRIA Rhône-Alpes). We first studied the issues on multi-GPU architectures for asynchronous execution and scheduling. Work stealing with heuristics showed significant performance results, but did not consider the computing power of different resources. Next, we designed a scheduling framework and a performance model to support scheduling strategies over XKaapi runtime. Finally, we performed experimental evaluations over the Intel Xeon Phi coprocessor in native execution. Our conclusion is twofold. First we concluded that data-flow task programming can be efficient on accelerators, which may be GPUs or Intel Xeon Phi coprocessors. Second, the runtime support of different scheduling strategies is essential. Cost models provide significant performance results over very regular computations, while work stealing can react to imbalances at runtime.

Nous présentons deux contributions dans le domaine de la programmation parallèle. La première est théorique : nous introduisons l’analyse SIPS, une approche nouvelle pour dénombrer le nombre d’opérations de synchronisation durant l’exécution d’un algorithme parallèle ordonnancé par vol de travail. Basée sur le concept d’horloges logiques, elle nous permet : d’une part de donner de nouvelles majorations de coût en moyenne; d’autre part de concevoir des programmes parallèles plus efficaces par adaptation dynamique de la granularité. La seconde contribution est pragmatique : nous présentons une parallélisation générique d’algorithmes pour la génération déterministe de nombres pseudo-aléatoires, indépendamment du nombre de processus concurrents lors de l’exécution. Alternative à l’utilisation d’un générateur pseudo-aléatoire séquentiel par processus, nous introduisons une API générique, appelée Par-R qui est conçue et analysée grâce à SIPS. Sa caractéristique principale est d’exploiter un générateur séquentiel qui peut “sauter” directement d’un nombre à un autre situé à une distance arbitraire dans la séquence pseudo-aléatoire. Grâce à l’analyse SIPS, nous montrons qu’en moyenne, lors d’une exécution par vol de travail d’un programme très parallèle (dont la profondeur ou chemin critique est très petite devant le travail ou nombre d’opérations), ces opérations de saut sont rares. Par-R est comparé au générateur pseudo-aléatoire DotMix écrit pour Cilk Plus, une extension de C/C++ pour la programmation parallèle par vol de travail. Le surcout théorique de Par-R se compare favorablement au surcoput de DotMix, ce qui apparait aussi expériemntalement. De plus, étant générique, Par-R est indépendant du générateur séquentiel sous-jacent. / Nós apresentamos duas contribuições para a área de programação paralela. A primeira contribuição é teórica: nós introduzimos a análise SIPS, uma nova abordagem para a estimar o número de sincronizações realizadas durante a execução de um algoritmo paralelo. SIPS generaliza o conceito de relógios lógicos para contar o número de sincronizações realizadas por um algoritmo paralelo e é capaz de calcular limites do pior caso mesmo na presença de execuções paralelas não-determinísticas, as quais não são geralmente cobertas por análises no estado-da-arte. Nossa análise nos permite estimar novos limites de pior caso para computações escalonadas pelo popular algoritmo de roubo de tarefas e também projetar programas paralelos e adaptáveis que são mais eficientes. A segunda contribuição é pragmática: nós apresentamos uma estratégia de paralelização eficiente para a geração de números pseudoaleatórios. Como uma alternativa para implementações fixas de componentes de geração aleatória nós introduzimos uma API chamada Par-R, projetada e analisada utilizando-se SIPS. Sua principal idea é o uso da capacidade de um gerador sequencial R de realizar um “pulo” eficiente dentro do fluxo de números gerados; nós os associamos a operações realizadas pelo escalonador por roubo de tarefas, o qual nossa análise baseada em SIPS demonstra ocorrer raramente em média. Par-R é comparado com o gerador paralelo de números pseudoaleatórios DotMix, escrito para a plataforma de multithreading dinâmico Cilk Plus. A latência de Par-R tem comparação favorável à latência do DotMix, o que é confirmado experimentalmente, mas não requer o uso subjacente fixado de um dado gerador aleatório. / We present two contributions to the field of parallel programming. The first contribution is theoretical: we introduce SIPS analysis, a novel approach to estimate the number of synchronizations performed during the execution of a parallel algorithm. Based on the concept of logical clocks, it allows us: on one hand, to deliver new bounds for the number of synchronizations, in expectation; on the other hand, to design more efficient parallel programs by dynamic adaptation of the granularity. The second contribution is pragmatic: we present an efficient parallelization strategy for pseudorandom number generation, independent of the number of concurrent processes participating in a computation. As an alternative to the use of one sequential generator per process, we introduce a generic API called Par-R, which is designed and analyzed using SIPS. Its main characteristic is the use of a sequential generator that can perform a “jump-ahead” directly from one number to another on an arbitrary distance within the pseudorandom sequence. Thanks to SIPS, we show that, in expectation, within an execution scheduled by work stealing of a “very parallel” program (whose depth or critical path is subtle when compared to the work or number of operations), these operations are rare. Par-R is compared with the parallel pseudorandom number generator DotMix, written for the Cilk Plus dynamic multithreading platform. The theoretical overhead of Par-R compares favorably to DotMix’s overhead, what is confirmed experimentally, while not requiring a fixed generator underneath.

Dans cette thèse , nous proposons d’étudier des questions sur le parallélism de tâche avec dépendance de données dans le cadre de machines multicoeur avec des accélérateurs. La solution proposée a été développée en utilisant l’interface de programmation haute niveau XKaapi du projet MOAIS de l’INRIA Rhône-Alpes. D’abord nous avons étudié des questions liés à une approche d’exécution totalement asyncrone et l’ordonnancement par vol de travail sur des architectures multi-GPU. Le vol de travail avec localité de données a montré des résultats significatifs, mais il ne prend pas en compte des différents ressources de calcul. Ensuite nous avons conçu une interface et une modèle de coût qui permettent d’écrire des politiques d’ordonnancement sur XKaapi. Finalement on a évalué XKaapi sur un coprocesseur Intel Xeon Phi en mode natif. Notre conclusion est double. D’abord nous avons montré que le modèle de programmation data-flow peut être efficace sur des accélérateurs tels que des GPUs ou des coprocesseurs Intel Xeon Phi. Ensuite, le support à des différents politiques d’ordonnancement est indispensable. Les modèles de coût permettent d’obtenir de performance significatifs sur des calculs très réguliers, tandis que le vol de travail permet de redistribuer la charge en cours d’exécution. / Esta tese investiga os desafios no uso de paralelismo de tarefas com dependências de dados em arquiteturas multi-CPU com aceleradores. Para tanto, o XKaapi, desenvolvido no grupo de pesquisa MOAIS (INRIA Rhône-Alpes), é a ferramenta de programação base deste trabalho. Em um primeiro momento, este trabalho propôs extensões ao XKaapi a fim de sobrepor transferência de dados com execução através de operações concorrentes em GPU, em conjunto com escalonamento por roubo de tarefas em multi-GPU. Os resultados experimentais sugerem que o suporte a asincronismo é importante à escalabilidade e desempenho em multi-GPU. Apesar da localidade de dados, o roubo de tarefas não pondera a capacidade de processamento das unidades de processamento disponíveis. Nós estudamos estratégias de escalonamento com predição de desempenho em tempo de execução através de modelos de custo de execução. Desenvolveu-se um framework sobre o XKaapi de escalonamento que proporciona a implementação de diferentes algoritmos de escalonamento. Esta tese também avaliou o XKaapi em coprocessodores Intel Xeon Phi para execução nativa. A conclusão desta tese é dupla. Primeiramente, nós concluímos que um modelo de programação com dependências de dados pode ser eficiente em aceleradores, tais como GPUs e coprocessadores Intel Xeon Phi. Não obstante, uma ferramenta de programação com suporte a diferentes estratégias de escalonamento é essencial. Modelos de custo podem ser usados no contexto de algoritmos paralelos regulares, enquanto que o roubo de tarefas poder reagir a desbalanceamentos em tempo de execução. / In this thesis, we propose to study the issues of task parallelism with data dependencies on multicore architectures with accelerators. We target those architectures with the XKaapi runtime system developed by the MOAIS team (INRIA Rhône-Alpes). We first studied the issues on multi-GPU architectures for asynchronous execution and scheduling. Work stealing with heuristics showed significant performance results, but did not consider the computing power of different resources. Next, we designed a scheduling framework and a performance model to support scheduling strategies over XKaapi runtime. Finally, we performed experimental evaluations over the Intel Xeon Phi coprocessor in native execution. Our conclusion is twofold. First we concluded that data-flow task programming can be efficient on accelerators, which may be GPUs or Intel Xeon Phi coprocessors. Second, the runtime support of different scheduling strategies is essential. Cost models provide significant performance results over very regular computations, while work stealing can react to imbalances at runtime.

Dans cette thèse , nous proposons d’étudier des questions sur le parallélism de tâche avec dépendance de données dans le cadre de machines multicoeur avec des accélérateurs. La solution proposée a été développée en utilisant l’interface de programmation haute niveau XKaapi du projet MOAIS de l’INRIA Rhône-Alpes. D’abord nous avons étudié des questions liés à une approche d’exécution totalement asyncrone et l’ordonnancement par vol de travail sur des architectures multi-GPU. Le vol de travail avec localité de données a montré des résultats significatifs, mais il ne prend pas en compte des différents ressources de calcul. Ensuite nous avons conçu une interface et une modèle de coût qui permettent d’écrire des politiques d’ordonnancement sur XKaapi. Finalement on a évalué XKaapi sur un coprocesseur Intel Xeon Phi en mode natif. Notre conclusion est double. D’abord nous avons montré que le modèle de programmation data-flow peut être efficace sur des accélérateurs tels que des GPUs ou des coprocesseurs Intel Xeon Phi. Ensuite, le support à des différents politiques d’ordonnancement est indispensable. Les modèles de coût permettent d’obtenir de performance significatifs sur des calculs très réguliers, tandis que le vol de travail permet de redistribuer la charge en cours d’exécution. / Esta tese investiga os desafios no uso de paralelismo de tarefas com dependências de dados em arquiteturas multi-CPU com aceleradores. Para tanto, o XKaapi, desenvolvido no grupo de pesquisa MOAIS (INRIA Rhône-Alpes), é a ferramenta de programação base deste trabalho. Em um primeiro momento, este trabalho propôs extensões ao XKaapi a fim de sobrepor transferência de dados com execução através de operações concorrentes em GPU, em conjunto com escalonamento por roubo de tarefas em multi-GPU. Os resultados experimentais sugerem que o suporte a asincronismo é importante à escalabilidade e desempenho em multi-GPU. Apesar da localidade de dados, o roubo de tarefas não pondera a capacidade de processamento das unidades de processamento disponíveis. Nós estudamos estratégias de escalonamento com predição de desempenho em tempo de execução através de modelos de custo de execução. Desenvolveu-se um framework sobre o XKaapi de escalonamento que proporciona a implementação de diferentes algoritmos de escalonamento. Esta tese também avaliou o XKaapi em coprocessodores Intel Xeon Phi para execução nativa. A conclusão desta tese é dupla. Primeiramente, nós concluímos que um modelo de programação com dependências de dados pode ser eficiente em aceleradores, tais como GPUs e coprocessadores Intel Xeon Phi. Não obstante, uma ferramenta de programação com suporte a diferentes estratégias de escalonamento é essencial. Modelos de custo podem ser usados no contexto de algoritmos paralelos regulares, enquanto que o roubo de tarefas poder reagir a desbalanceamentos em tempo de execução. / In this thesis, we propose to study the issues of task parallelism with data dependencies on multicore architectures with accelerators. We target those architectures with the XKaapi runtime system developed by the MOAIS team (INRIA Rhône-Alpes). We first studied the issues on multi-GPU architectures for asynchronous execution and scheduling. Work stealing with heuristics showed significant performance results, but did not consider the computing power of different resources. Next, we designed a scheduling framework and a performance model to support scheduling strategies over XKaapi runtime. Finally, we performed experimental evaluations over the Intel Xeon Phi coprocessor in native execution. Our conclusion is twofold. First we concluded that data-flow task programming can be efficient on accelerators, which may be GPUs or Intel Xeon Phi coprocessors. Second, the runtime support of different scheduling strategies is essential. Cost models provide significant performance results over very regular computations, while work stealing can react to imbalances at runtime.

Emerging architecture designs include tens of processing cores on a single chip die; it is believed that the number of cores will reach the hundreds in not so many years from now. However, most common workloads cannot expose fluctuating parallelism, insufficient to utilize such systems. The combination of these issues suggests that large-scale systems will be either multiprogrammed or have their unneeded resources powered off. To achieve these features, workloads must be able to provide a metric on their parallelism which the system can use to dynamically adapt per-application resource allotments.Adaptive resource management requires scheduling abstractions to be split into two cooperating layers. The system layer that is aware of the availability of resources and the application layer which can accurately and iteratively estimate the workload's true resource requirements.This thesis addresses these issues and provides a self-adapting work-stealing scheduling method that can achieve expected performance while conserving resources. This method is based on deterministic victim selection (DVS) that controls the concentration of the load among the worker threads. It allows to use the number of spawned but not yet processed tasks as a metric for the requirements. Because this metric measures work to be executed in the future instead of past behavior, DVS is versatile to handlevery irregular workloads. / <p>QC 20130910</p>

This study focuses on the therapeutic interventions by mental health practitioners when faced with rebellious youths. Rebelliousness refers to the act of defying lawful authority or a resistant way of relating to authority or convention. It is manifested in, amongst others, withdrawal, deviance, delinquency, antisocial behaviour, and suicide. To date there are no interventions for rebellious youths per sé. Rebellious youths are often treated with traditional strategies which are often ineffective and show little promise for eliminating rebellious behaviour. Research has revealed that teen problem behaviours stem from "life-problems" such as psychosocial stressors. Therefore treating the adolescent for substance abuse, for example, is treating him/her for the wrong reasons. It is no surprise that many adolescents who have undergone intervention programmes for specific behaviour problems relapse soon after they are released from the programmes. The study focuses on integrating different strategies in order to combat rebelliousness in adolescence and beyond. This holistic approach argues that all treatments share certain curative processes. Therefore each treatment works best when it is combined with other aspects of treatment. For this reason, individual, family and group therapy were combined together with school strategies. The results of this study indicate that combining procedures that are designed to improve problematic behaviour in teenagers are viable forms of treatment. / Educational Studies / D.Ed.(Psychology of Education)

This study focuses on the therapeutic interventions by mental health practitioners when faced with rebellious youths. Rebelliousness refers to the act of defying lawful authority or a resistant way of relating to authority or convention. It is manifested in, amongst others, withdrawal, deviance, delinquency, antisocial behaviour, and suicide. To date there are no interventions for rebellious youths per sé. Rebellious youths are often treated with traditional strategies which are often ineffective and show little promise for eliminating rebellious behaviour. Research has revealed that teen problem behaviours stem from "life-problems" such as psychosocial stressors. Therefore treating the adolescent for substance abuse, for example, is treating him/her for the wrong reasons. It is no surprise that many adolescents who have undergone intervention programmes for specific behaviour problems relapse soon after they are released from the programmes. The study focuses on integrating different strategies in order to combat rebelliousness in adolescence and beyond. This holistic approach argues that all treatments share certain curative processes. Therefore each treatment works best when it is combined with other aspects of treatment. For this reason, individual, family and group therapy were combined together with school strategies. The results of this study indicate that combining procedures that are designed to improve problematic behaviour in teenagers are viable forms of treatment. / Educational Studies / D.Ed.(Psychology of Education)

Dans cette thèse , nous proposons d’étudier des questions sur le parallélism de tâcheavec dépendance de données dans le cadre de machines multicoeur avec des accélérateurs.La solution proposée a été développée en utilisant l’interface de programmation hauteniveau XKaapi du projet MOAIS de l’INRIA Rhône-Alpes.D’abord nous avons étudié des questions liés à une approche d’exécution totalementasyncrone et l’ordonnancement par vol de travail sur des architectures multi-GPU. Le volde travail avec localité de données a montré des résultats significatifs, mais il ne prend pasen compte des différents ressources de calcul. Ensuite nous avons conçu une interface etune modèle de coût qui permettent d’écrire des politiques d’ordonnancement sur XKaapi.Finalement on a évalué XKaapi sur un coprocesseur Intel Xeon Phi en mode natif.Notre conclusion est double. D’abord nous avons montré que le modèle de programma-tion data-flow peut être efficace sur des accélérateurs tels que des GPUs ou des coproces-seurs Intel Xeon Phi. Ensuite, le support à des différents politiques d’ordonnancement estindispensable. Les modèles de coût permettent d’obtenir de performance significatifs surdes calculs très réguliers, tandis que le vol de travail permet de redistribuer la charge encours d’exécution. / In this thesis, we propose to study the issues of task parallelism with data dependencies onmulticore architectures with accelerators. We target those architectures with the XKaapiruntime system developed by the MOAIS team (INRIA Rhône-Alpes).We first studied the issues on multi-GPU architectures for asynchronous execution andscheduling. Work stealing with heuristics showed significant performance results, but didnot consider the computing power of different resources. Next, we designed a schedulingframework and a performance model to support scheduling strategies over XKaapi runtime.Finally, we performed experimental evaluations over the Intel Xeon Phi coprocessor innative execution.Our conclusion is twofold. First we concluded that data-flow task programming canbe efficient on accelerators, which may be GPUs or Intel Xeon Phi coprocessors. Second,the runtime support of different scheduling strategies is essential. Cost models providesignificant performance results over very regular computations, while work stealing canreact to imbalances at runtime. / Esta tese investiga os desafios no uso de paralelismo de tarefas com dependências dedados em arquiteturas multi-CPU com aceleradores. Para tanto, o XKaapi, desenvolvidono grupo de pesquisa MOAIS (INRIA Rhône-Alpes), é a ferramenta de programação basedeste trabalho.Em um primeiro momento, este trabalho propôs extensões ao XKaapi a fim de sobre-por transferência de dados com execução através de operações concorrentes em GPU, emconjunto com escalonamento por roubo de tarefas em multi-GPU. Os resultados experimen-tais sugerem que o suporte a asincronismo é importante à escalabilidade e desempenho emmulti-GPU. Apesar da localidade de dados, o roubo de tarefas não pondera a capacidadede processamento das unidades de processamento disponíveis. Nós estudamos estratégiasde escalonamento com predição de desempenho em tempo de execução através de modelosde custo de execução. Desenvolveu-se um framework sobre o XKaapi de escalonamentoque proporciona a implementação de diferentes algoritmos de escalonamento. Esta tesetambém avaliou o XKaapi em coprocessodores Intel Xeon Phi para execução nativa.A conclusão desta tese é dupla. Primeiramente, nós concluímos que um modelo deprogramação com dependências de dados pode ser eficiente em aceleradores, tais comoGPUs e coprocessadores Intel Xeon Phi. Não obstante, uma ferramenta de programaçãocom suporte a diferentes estratégias de escalonamento é essencial. Modelos de custo podemser usados no contexto de algoritmos paralelos regulares, enquanto que o roubo de tarefaspoder reagir a desbalanceamentos em tempo de execução.

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