Une Méthodologie pour le Développement d'Applications Hautes Performances sur des Architectures GPGPU: Application à la Simulation des Machines Éléctriques

Complex physical phenomena can be numerically simulated by mathematical techniques. Usually, these techniques are based on discretization of partial differential equations that govern these phenomena. Hence, these simulations enable the solution of large-scale systems. The parallelization of algorithms of numerical simulation, i. e., their adaptation to parallel processing architectures, is an aim to reach in order to hinder exorbitant execution times. The parallelism has been imposed at the level of processor architectures and graphics cards are now used for purposes of general calculation, also known as "General-Purpose computation on Graphics Processing Unit (GPGPU)". The clear benefit is the excellent performance/price ratio. This thesis addresses the design of high-performance applications for simulation of electrical machines. We provide a methodology based on Model Driven Engineering (MDE) to model an application and its execution architecture in order to generate OpenCL code. Our goal is to assist specialists in algorithms of numerical simulations to create a code that runs efficiently on GPGPU architectures. To ensure this, we offer a compilation model chain that takes into account several aspects of the OpenCL programming model. In addition, to get a code fairly efficient compared to a code developed manually, we provide model transformations that analyze some levels of optimizations based on the characteristics of the architecture (e. g. memory issues). As an experimental validation, the methodology is applied to the creation of an application that solves a linear system resulting from the Finite Element Method (FEM) for simulation of electrical machines. In this case, we show, among other things, the ability of the methodology of scaling by a simple modification of the number of available GPU devices.Les phénomènes physiques complexes peuvent être simulés numériquement par des techniques mathématiques basées souvent sur la discrétisation des équations aux dérivées partielles régissant ces phénomènes. Ces simulations peuvent mener ainsi à la résolution de très grands systèmes. La parallélisation des codes de simulation numérique, c'est-à-dire leur adaptation aux architectures des calculateurs parallèles, est alors une nécessité pour parvenir à faire ces simulations en des temps non-exorbitants. Le parallélisme s'est imposé au niveau des architectures de processeurs et les cartes graphiques sont maintenant utilisées pour des fins de calcul généraliste, aussi appelé "General-Purpose computation on Graphics Processing Unit (GPGPU)", avec comme avantage évident l'excellent rapport performance/prix. Cette thèse se place dans le domaine de la conception de ces applications hautes-performances pour la simulation des machines électriques. Nous fournissons une méthodologie basée sur l'Ingénierie Dirigées par les Modèles (IDM) qui permet de modéliser une application et l'architecture sur laquelle l'exécuter afin de générer un code OpenCL. Notre objectif est d'aider les spécialistes en algorithmes de simulations numériques à créer un code efficace qui tourne sur les architectures GPGPU. Pour cela, une chaine de compilation de modèles qui prend en compte les plusieurs aspects du modèle de programmation OpenCL est fournie. De plus, pour rendre le code raisonnablement efficace par rapport à un code développé à la main, nous fournissons des transformations de modèles qui regardent des niveaux d'optimisations basées sur les caractéristiques de l'architecture (niveau de mémoire par exemple). Comme validation expérimentale, la méthodologie est appliquée à la création d'une application qui résout un système linéaire issu de la Méthode des Éléments Finis pour la simulation de machines électriques. Dans ce cas nous montrons, entre autres, la capacité de la méthodologie de passer à l'échelle par une simple modification de la multiplicité des unités GPU disponibles