Analysis and Compilation of Parallel Programming Languages

La compilation traditionnelle est confrontée à de nombreux défis face aux besoins d'optimisations de programmes pour architectures parallèles. Un défi particulier est la conception de langages et représentations intermédiaires (RIs) appropriés.Bien que différentes RIs aient été proposées pour repousser les limites de la compilation traditionnelle, la plupart ne sont toujours pas adaptées pour appliquer des transformations de programmes pertinentes.Différentes alternatives sont donc de plus en plus exploitées, telles que l'autotuning ou la compilation interactive. Ces dernières nécessitent l'usage de langages intermédiaires fondamentalement différents, par exemple, les méta-langages pour la transformation de programmes. Dans cette thèse, centrée sur les besoins en applications numériques, nous étudions ce type de meta-langages; nous adressons particulièrement quatre questions:(i) Comment introduire une expressivité spécifique à un domaine?(ii) Comment repenser leur conception pour améliorer leur flexibilité dans la composition de transformations et la génération de plusieurs variantes de programme?(iii) Jusqu'où pouvons-nous introduire du support pour le NUMA (Non-Uniform Memory Access)?(iv) En tant que nouvelle classe de méta-langages, comment formaliser leur sémantique? Nous répondons à ces questions au travers de la conception et la sémantique de TeML, un méta-langage pour l'optimisation d'applications tensorielles.Traditional compilation faces numerous challenges with program optimizations for parallel architectures. A particular challenge is the design of proper intermediate languages and representations to enable the application of relevant optimization techniques.Various parallel intermediate representations and languages have been proposed.To overcome this issue, different alternatives are more and more exploitedsuch as empirical autotuning or interactive compilation. Such alernatives require fondamentally different typesof intermediates languages such as transformation meta-languages. In this thesis, we study transformation meta-languages for numerical applications: wa particularly address four questions:(i) How do we introduce domain-specific expressiveness?(ii) How do we rethink their design to enhance their flexibility in composing optimizations paths and generating multiple program variants?(iii) How far can we introduce NUMA (Non-Uniform Memory Access) awareness?(iv) As a new class of meta-languages, how do we formalize their semantics? We answer these questions through the design and semantics of TeML, a tensor optimizations meta-language