Modélisation des architecture multi-cœur par des mesures de performance

Ce manuscrit s'inscrit dans le domaine du calcul intensif (HPC) où le besoin croissant de performance pousse les fabricants de processeurs à y intégrer des mécanismes de plus en plus sophistiqués. Cette complexité grandissante rend l'utilisation des architectures compliquée. La modélisation des performances des architectures multi-cœurs permet de remonter des informations aux utilisateurs, c'est à dire les programmeurs, afin de mieux exploiter le matériel. Cependant, du fait du manque de documentation et de la complexité des processeurs modernes, cette modélisation est souvent difficile. L'objectif de ce manuscrit est d'utiliser des mesures de performances de petits fragments de codes afin de palier le manque d'information sur le matériel. Ces expériences, appelées micro-benchmarks, permettent de comprendre les performances des architectures modernes sans dépendre de la disponibilité des documentations techniques. Le premier chapitre présente l'architecture matérielle des processeurs modernes et, en particulier, les caractéristiques rendant la modélisation des performances complexe. Le deuxième chapitre présente une méthodologie automatique pour mesurer les performances des instructions arithmétiques. Les informations trouvées par cette méthode sont la base pour des modèles de calculs permettant de prédire le temps de calcul de fragments de codes arithmétique. Ce chapitre présent également comment de tels modèles peuvent être utilisés pour optimiser l'efficacité énergétique, en prenant pour exemple le processeur SCC. La dernière partie de ce chapitre motive le fait de réaliser un modèle mémoire prenant en compte la cohérence de cache pour prédire le temps d'accès au données. Le troisième chapitre présente l'environnement de développement de micro-benchmark utilisé pour caractériser les hiérarchies mémoires dotées de cohérence de cache. Ce chapitre fait également une étude comparative des performances mémoire de différentes architectures et l'impact sur les performances du choix du protocole de cohérence. Enfin, le quatrième chapitre présente un modèle mémoire permettant la prédiction du temps d'accès aux données pour des applications régulières de type \openmp. Le modèle s'appuie sur l'état des données dans le protocole de cohérence. Cet état évolue au fil de l'exécution du programme en fonction des accès à la mémoire. Pour chaque transition, une fonction de coût est associée. Cette fonction est directement dérivée des résultats des expériences faites dans le troisième chapitre, et permet de prédire le temps d'accès à la mémoire. Une preuve de concept de la fiabilité de ce modèle est faite, d'une part sur les applications d'algèbre et d'analyse numérique, d'autre part en utilisant ce modèle pour modéliser les performance des communications \mpi en mémoire partagée.In the race for better performance, computer architectures are becoming more and more complex. Therefore the need for hardware models is crucial to i) tune software to the underling architecture, ii) build tools to better exploit hardware or iii) choose an architecture according to the needs of a given application. In this dissertation, we aim at describing how to build a hardware model that targets all critical parts of modern computer architecture. That is the processing unit itself, memory and even power consumption. We believe that a large part of hardware modeling can be done automatically. This would relieve people from the tiresome task of doing it by hand. Our first contribution is a set of performance models for the on-core part of several different CPUs. This part of an architecture model is called the computational model. The computational model targeting the Intel SCC chip also includes a power model allowing for power aware performance optimization. Our other main contribution is an auto-tuned memory hierarchy model for general purpose CPUs able to i) predict performance of memory bound computations, ii) provide programmer with programming guidelines to improve software memory behavior