Application of a dataflow programming language to the high level synthesis of real time vision systems on reconfigurable hardware

Les circuits reconfigurables de type FPGA (Field Programmable Gate Arrays) peuvent désormais surpasser les processeurs généralistes pour certaines applications offrant un fort degré de parallélisme intrinsèque. Ces circuits sont traditionnellement programmés en utilisant des langages de type HDL (Hardware Description Languages), comme Verilog et VHDL. L'usage de ces langages permet d'exploiter au mieux les performances offertes par ces circuits mais requiert des programmeurs une très bonne connaissance des techniques de conception numérique. Ce pré-requis limite fortement l'utilisation des FPGA par la communauté des concepteurs de logiciel en général. Afin de pallier cette limitation, un certain nombre d'outils de plus haut niveau ont été développés, tant dans le monde industriel qu'académique. Parmi les approches proposées, celles fondées sur une transformation plus ou moins automatique de langages de type C ou équivalent, largement utilisés dans le domaine logiciel, ont été les plus explorées. Malheureusement, ces approches ne permettent pas, en général, d'obtenir des performances comparables à celles issues d'une formulation directe avec un langage de type HDL, en raison, essentiellement, de l'incapacité de ces langages à exprimer le parallélisme intrinsèque des applications. Une solution possible à ce problème passe par un changement du modèle de programmation même. Dans le contexte qui est le notre, le modèle flot de données apparaît comme un bon candidat. Cette thèse explore donc l'adoption d'un modèle de programmation flot de données pour la programmation de circuits de type FPGA. Plus précisément, nous évaluons l'adéquation de CAPH, un langage orienté domaine (Domain Specific Language) à la description et à l'implantation sur FPGA d'application opérant à la volée des capteurs (stream processing applications). L'expressivité du langage et l'efficacité du code généré sont évaluées expérimentalement en utilisant un large spectre d'applications, allant du traitement d'images bas niveau (filtrage, convolution) à des applications de complexité réaliste telles que la détection de mouvement, l'étiquetage en composantes connexes ou l'encodage JPEG.Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) are reconfigurable devices which can outperform General Purpose Processors (GPPs) for applications exhibiting parallelism. Traditionally, FPGAs are programmed using Hardware Description Languages (HDLs) such as Verilog and VHDL. Using these languages generally offers the best performances but the programmer must be familiar with digital design. This creates a barrier for the software community to use FPGAs and limits their adoption as a computing solution. To make FPGAs accessible to both software and hardware programmers, a number of tools have been proposed both by academia and industry providing high-level programming environment. A widely used approach is to convert C-like languages to HDLs, making it easier for software programmers to use FPGAs. But these approaches generally do not provide performances on the par with those obtained with HDL languages. The primary reason is the inability of C-like approaches to express parallelism. Our claim is that in order to have a high level programming language for FPGAs as well as not to compromise on performance, a shift in programming paradigm is required. We think that the Dataflowow / actor programming model is a good candidate for this. This thesis explores the adoption of Dataflow / actor programming model for programming FPGAs. More precisely, we assess the suitability of CAPH, a domain-specific language based on this programming model for the description and implementation of stream-processing applications on FPGAs. The expressivity of the language and the efficiency of the generated code are assessed experimentally using a set of test bench applications ranging from very simple applications (basic image filtering) to more complex realistic applications such as motion detection, Connected Component Labeling (CCL) and JPEG encoder