Optimisation multi-niveau d`une application de traitement d

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UNIVERSITE PARIS-SUD
ÉCOLE DOCTORALE : STITS
Institut d’Electronique Fondamentale
DISCIPLINE PHYSIQUE
THÈSE DE DOCTORAT
soutenue le 06/11/2012
par
Tarik SAIDANI
Optimisation multi-niveau d’une application
de traitement d’images sur machines parallèles
Directeur de thèse : Alain MERIGOT Professeur Université de Paris Sud XI
Composition du jury :
Président du jury : Patrick GARDA Professeur Université Pierre et Marie Curie
Rapporteurs : François IRIGOIN Maître de Recherche Mines ParisTech
Jocelyn SEROT Professeur Université Blaise Pascal
Examinateurs : Lionel LACASSAGNE Maître de Conférences Université Paris Sud XI
François VERDIER Professeur Université Nice Sophia Antipolis

Remerciements
Je tiens à remercier Alain Mérigot pour m’avoir permis de poursuivre cette thèse sous sa
direction. Je remercie également Lionel Lacassagne pour m’avoir encadré et initié au calcul
parallèle, ainsi que pour son soutien moral et logistique pendant toute la période de rédaction
et de révision du manuscrit. Je remercie Samir Bouaziz pour avoir co-encadré mes travaux et
pour son soutien précieux dans les moments les plus difficiles. Je remercie Joel Falcou qui a
apporté son savoir faire, déterminant pour la suite de ma thèse. Merci également à Claude
Tadonki pour ses apports à mes travaux de thèse et surtout pour toute la joie et la bonne
humeur que nous avons connu ensemble. Je remercie François Irigoin et Jocelyn Sérot pour
avoir accepté de rapporter mon manuscrit et pour toutes les corrections qui ont grandement
amélioré la qualité de mon travail.
Un grand merci à Clémence qui est à mes côtés depuis tant d’années et qui m’a soutenu, aidé
et supporté pendant toute la durée de ma thèse et au-delà. Enfin, je remercie mes parents
pour m’avoir tant aidé pendant mes études et pour m’avoir donné les moyens et la volonté de
faire de longues études. Cette thèse est dédiée à ma chère mère qui nous a quitté trop tôt et
qui avait tant de qualités que toutes les pages qui suivent ne peuvent suffire à les décrire.
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Résumé
Cette thèse vise à définir une méthodologie de mise en oeuvre d’applications performantes
sur les processeurs embarqués du futur. Ces architectures nécessitent notamment d’exploiter
au mieux les différents niveaux de parallélisme (grain fin, gros grain) et de gérer les commu-
nications et les accès à la mémoire. Pour étudier cette méthodologie, nous avons utilisé un
processeur cible représentatif de ces architectures émergentes, le processeur CELL. Le détec-
teur de points d’intérêt de Harris est un exemple de traitement régulier nécessitant des unités
de calcul intensif. En étudiant plusieurs schémas de mise en oeuvre sur le processeur CELL,
nous avons ainsi pu mettre en évidence des méthodes d’optimisation des calculs en adaptant
les programmes aux unités spécifiques de traitement SIMD du processeur CELL. L’utilisation
efficace de la mémoire nécessite par ailleurs, à la fois une bonne exploitation des transferts
et un arrangement optimal des données en mémoire. Nous avons développé un outil d’abs-
traction permettant de simplifier et d’automatiser les transferts et la synchronisation, CELL
MPI. Cette expertise nous a permis de développer une méthodologie permettant de simplifier
la mise en oeuvre parallèle optimisée de ces algorithmes. Nous avons ainsi conçu un outil
de programmation parallèle à base de squelettes algorithmiques : SKELL BE. Ce modèle de
programmation propose une solution originale de génération d’applications à base de méta-
programmation. Il permet, de manière automatisée, d’obtenir de très bonnes performances et
de permettre une utilisation efficace de l’architecture, comme le montre la comparaison pour
un ensemble de programmes test avec plusieurs autres outils dédiés à ce processeur.
Mots-clés : Programmation parallèle, Processeur Cell, Traitement d’images, Squelettes algo-
rithmiques, Calcul hautes performances, Méta-programmation, processeur embarqué
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