Evaluation de performance d'applications flot de données executées sur des architectures multi-coeur

Because of physical limits, hardware designers have switched to parallel systems to exploit the still growing number of transistors per square millimeter of silicon. These parallel systems are made of several independent computing units. To benefit from these computing units, software must be changed. Existing sequential applications have to be split into independent tasks to be executed in parallel on the different computing units. To that end, many concurrent programming models have been proposed and are in use today. We focus in this thesis on the dataflow concurrent programming model. This work is about performance evaluation of dataflow programs on multicore architectures. We propose to extend dataflow programming models with the notion of throughput constraints and to take this information into account in the compilation tool chain to detect at runtime the throughput bottlenecks. The profiling results gathered during the execution are used both for off-line analyzes and to adapt the application during its execution. In the former case, the developer uses this information to know which part of the dataflow program should be optimized and to efficiently distribute the program on the computing units. In the later case, the profiling information is used by runtime adaptation mechanisms to distribute differently the work on the computing units. We give a particular focus on the profiling of the usage of the memory subsystem. The data exchange information provide by the programming model allows to efficiently used the memory subsystem of multicore architectures. Nevertheless, the complexity of modern memory systems doesn't allow to statically evaluate the impact of memory accesses on the global performances of the application. We propose to set up memory profiling dedicated to dataflow applications based on hardware profiling mechanisms.Les progrès continus de la microélectronique couplés au problème de gestion de la puissance dissipée ont conduit les fabricants de processeurs à se tourner vers des puces dites multi-coeurs au début des années 2000. Ces processeurs sont composés de plusieurs unités de calcul indépendantes. Contrairement aux progrès précédents ces architectures multi-coeurs, le logiciel doit être en grande parti repensé pour tirer parti de toutes les unités de calcul. Il faut pouvoir paralléliser une application séquentielle en tâches le plus indépendantes possibles pour pouvoir les exécuter sur différentes unités de calcul. Pour cela, de nombreux modèles de programmations dits concurrents ont été proposés. Dans cette thèse nous nous intéressons aux programmes décrits à l’aide du modèle dataflow. Ce travail porte sur l’évaluation des performances de programmes dataflow (forme que revêtent typiquement des applications de types traitement de flux vidéos ou protocoles de communication) sur des architectures multi-coeurs. Plus particulièrement, le sujet de la thèse porte sur l’extension de modèles de programmation dataflow avec des éléments d’expression de propriétés de qualité de service ainsi que la prise en compte de ces éléments pour détecter, à l’exécution, les goulots d’étranglement de performance au sein des programmes. Les informations concernant les goulots d'étranglements collectées pendant l'exécution sont utilisées à la fois pour faire de l'analyse hors-ligne et pour faire des adaptations pendant l'exécution des programmes. Dans le premier cas, le programmeur utilise ces informations pour savoir quelles parties du programme dataflow il faut optimiser et pour savoir comment distribuer efficacement le programme sur les unités de calcul. Dans le second cas, les informations collectées sont utilisées par des mécanismes d'adaptation automatique afin de redistribuer le travail sur les différentes unités de calcul de façon plus efficace. Nous portons une attention particulière au profiling de l'utilisation faite par les applications dataflow du système mémoire. Les informations sur les échanges de données fournies par le modèle de programmation permettent d'exploiter de façon intelligente les architectures mémoires des machines multi-coeurs. Néanmoins, la complexité de ces dernières ne permet pas de façon générale d'évaluer statiquement l'impact sur les performances des accès mémoires. Nous proposons donc la mise en place d'un système de profiling mémoire pour des applications dataflow basé sur des mécanismes matériels