Dans cette thèse, nous présentons des développements de l'approche utilisée dans l'équipe « ParSys » du LRI pour traduire automatiquement des codes scientifiques écrits dans un langage dédié inspiré de Matlab en codes de production haute performance. Pour garantir cette performance, nous mettons à profit d'une part la méta-programmation par templates C++ afin d'analyser chaque expression pour détecter les opportunités de parallélisme, et d'autre part la programmation parallèle asynchrone pour utiliser au mieux les ressources disponibles des machines multi-cœurs. Pour faire le lien entre ces deux étapes du processus de génération de code, des squelettes algorithmiques multi-niveaux sont implémentés. Nos outils ont été implantés dans la bibliothèque NT2 et évalués sur des applications scientifiques du monde réel. / In this thesis, we present developments to the approach used by the LRI Parsys team to automatically translate MATLAB-like scientific codes into high performance production codes. To reach a high level of performance, we have combined C++ template meta-programming and asynchronous parallel programming to analyze each expression and detect parallelism opportunities first, and then to ensure near-optimal use of the available resources of multi-core machines. To link these two stages of the code generation process, we have implemented a solution based on multi-level algorithmic skeletons. We have implemented our tools in the NT2 library and evaluated them with several significant scientific benchmarks.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015SACLS025 |
| Date | 08 October 2015 |
| Creators | Tran tan, Antoine |
| Contributors | Université Paris-Saclay (ComUE), Etiemble, Daniel |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage |
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