Thèse soutenue

Modèles de programmation des applications de traitement du signal et de l'image sur cluster parallèle et hétérogène
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Farouk Mansouri
Direction : Dominique HouzetSylvain Guillaume Huet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, image, paroles, télécoms
Date : Soutenance le 14/10/2015
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Images parole signal automatique
Jury : Président / Présidente : Tanguy Risset
Examinateurs / Examinatrices : Thierry Gautier
Rapporteurs / Rapporteuses : Emmanuel Jeannot, Lionel Lacassagne

Résumé

FR  |  
EN

Depuis une dizaine d'année, l'évolution des machines de calcul tend vers des architectures parallèles et hétérogènes. Composées de plusieurs nœuds connectés via un réseau incluant chacun des unités de traitement hétérogènes, ces grilles offrent de grandes performances. Pour programmer ces architectures, l'utilisateur doit s'appuyer sur des modèles de programmation comme MPI, OpenMP, CUDA. Toutefois, il est toujours difficile d'obtenir à la fois une bonne productivité du programmeur, qui passe par une abstraction des spécificités de l'architecture et performances. Dans cette thèse, nous proposons d'exploiter l'idée qu'un modèle de programmation spécifique à un domaine applicatif particulier permet de concilier ces deux objectifs antagonistes. En effet, en caractérisant une famille d'applications, il est possible d'identifier des abstractions de haut niveau permettant de les modéliser. Nous proposons deux modèles spécifiques au traitement du signal et de l'image sur cluster hétérogène. Le premier modèle est statique. Nous lui apportons une fonctionnalité de migration de tâches. Le second est dynamique, basé sur le support exécutif StarPU. Les deux modèles offrent d'une part un haut niveau d'abstraction en modélisant les applications de traitement du signal et de l'image sous forme de graphe de flot de données et d'autre part, ils permettent d'exploiter efficacement les différents niveaux de parallélisme tâche, données, graphe. Ces deux modèles sont validés par plusieurs implémentations et comparaisons incluant deux applications de traitement de l'image du monde réel sur cluster CPU-GPU.