La problématique de cette thèse se place à l'interface entre le domaine scientifique du contrôle non destructif par ultrasons (CND US) et l'adéquation algorithme architecture. Le CND US comprend un ensemble de techniques utilisées pour examiner un matériau, qu'il soit en production ou maintenance. Afin de détecter d'éventuels défauts, de les positionner et les dimensionner, des méthodes d'imagerie et de reconstruction ont été développées au CEA-LIST, dans la plateforme logicielle CIVA.L'évolution du matériel d'acquisition entraine une augmentation des volumes de données et par conséquent nécessite toujours plus de puissance de calcul pour parvenir à des reconstructions en temps interactif. L'évolution multicoeurs des processeurs généralistes (GPP), ainsi que l'arrivée de nouvelles architectures comme les GPU rendent maintenant possible l'accélération de ces algorithmes.Le but de cette thèse est d'évaluer les possibilités d'accélération de deux algorithmes de reconstruction sur ces architectures. Ces deux algorithmes diffèrent dans leurs possibilités de parallélisation. Pour un premier, la parallélisation sur GPP est relativement immédiate, contrairement à celle sur GPU qui nécessite une utilisation intensive des instructions atomiques. Quant au second, le parallélisme est plus simple à exprimer, mais l'ordonnancement des nids de boucles sur GPP, ainsi que l'ordonnancement des threads et une bonne utilisation de la mémoire partagée des GPU sont nécessaires pour obtenir un fonctionnement efficace. Pour ce faire, OpenMP, CUDA et OpenCL ont été utilisés et comparés. L'intégration de ces prototypes dans la plateforme CIVA a mis en évidence un ensemble de problématiques liées à la maintenance et à la pérennisation de codes sur le long terme.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00844749 |
| Date | 28 May 2013 |
| Creators | Pedron, Antoine |
| Publisher | Université Paris Sud - Paris XI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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