Contributions algorithmiques au calcul scientifique sur architectures haute performance

High performance architectures are constantly evolving in order to deliver ever greater compute powers, as well as ever greater energy efficiencies. This applies to multi-core CPUs (with higher core count and wider vector units) as well as to various many-core, possibly heterogeneous, architectures (GPUs, Xeon Phi processors . . . ). Considering performance, power efficiency or performance portability, and relying on new and relevant programming paradigms, we have focused on algorithmic changes allowing to adapt at best specific or key applications in scientific computing to such high performance architectures. Our research work has been structured according to three research directions: (i) designing algorithms for many-core architectures via massive parallelism, for multi-core architectures via task parallelism, or for both via hybrid algorithms; (ii) handling the vector divergence on high performance architectures; and (iii) taking advantage of new heterogeneousarchitectures for scientific applications. We present here our algorithmic contributions, their interdisciplinary context, and the close combination they require between application specificities, algorithmics, programming and architectural features.Les architectures de calcul haute performance évoluent en permanence afin d’offrir des capacités de calcul, et des efficacités énergétiques, toujours plus importantes. Ceci concerne d’une part les CPU multi-cœurs, qui comportent de plus en plus de cœurs et des unités vectorielles toujours plus grandes, et d’autre part les diverses architectures many-core, potentiellement hétérogènes (GPU, processeurs Xeon Phi ...). En prenant en compte la performance, l’efficacité énergétique ou la portabilité des performances, et en nous appuyant sur des paradigmes de programmation récents et appropriés, nous avons apporté des contributions algorithmiques permettant d’adapter au mieux des applications de référence, ou spécifiques, en calcul scientifique à ces architectures haute performance.Nos travaux ont été structurés selon les trois axes de recherche suivants : (i) concevoir des algorithmes pour les architectures many-core via du parallélisme massif, pour les architectures multi-cœurs via du parallélisme de tâches, ou pour les deux via des algorithmes hybrides ; (ii) réduire la divergence au sein des calculs vectoriels sur les architectures haute performance ; et (iii) tirer parti des nouvelles architectures hétérogènes pour des applications encalcul scientifique. Nous présentons ici nos contributions algorithmiques, leur contexte interdisciplinaire, ainsi que les fortes interactions qu’elles requièrent entre les caractéristiques de l’application, l’algorithmique, la programmation et l’architecture matérielle