Vers des noyaux de calcul intensif pérennes

This thesis addresses the challenges of developing multitarget code - that is to say, codes whose performance is portable across different hardware targets. We identified two key challenges : the unification of the the parallelism expression and the need to adapt the format for storing data according to the target architecture. In order to develop a multitarget version of Legolas++, a linear algebra library developed at EDF R&D, we designed MTPS (Multi-Tatget Parallel Skeleton), a library dedicated to the development of multitarget codes. MTPS allows for multitarget implementations of problems that apply the same function to all the elements of a collection. MTPS then handles the adaptation of the format for storing data according to the targeted architecture. Integrating the concepts of MTPS in Legolas++ has led to the production of a multitarget prototype of Legolas++. This prototype has allowed the development of solvers whose performances near the harware limits on different hardware architectures.Cette thèse aborde les difficultés de mise au point de codes multicibles - c'est-à-dire de codes dont les performances sont portables entre différentes cibles matérielles. Nous avons identifié deux principales difficultés à surmonter : l'unification de l'expression du parallélisme d'une part et la nécessité d'adapter le format de stockage des données d'autre part. Afin de mettre au point une version multicible de la bibliothèque d'algèbre linéaire Legolas++ mise au point à EDF R&D, nous avons conçu MTPS (MultiTarget Parallel Skeleton), une bibliothèque dédiée à la mise au point de codes multicible. MTPS permet d'obtenir une implémentation multicible pour les problèmes appliquant une même fonction aux différents éléments d'une collection. MTPS prend alors en charge l'adaptation du format de stockage des données en fonction de l'architecture ciblée. L'intégration des concepts de MTPS dans Legolas++ a conduit à l'obtention d'un prototype multicible de Legolas++. Ce prototype a permis de mettre au point des solveurs dont les performances sont proches de l'optimal sur différentes architectures matérielles