Contributions aux environnements de programmation pour le calcul intensif

Mes recherches concernent les outils de développement pour le calcul intensif. Une application sera dite intensive s'il faut fortement l'optimiser pour obtenir la puissance de calcul requise pour répondre aux contraintes, d'une part, de temps d'exécution et, d'autre part, de ressources de la plateforme d'exécution. De telles applications se retrouvent aussi bien dans le domaine du calcul scientifique que dans le domaine du traitement de signal intensif (télécommunications, traitement multimédia). Les difficultés de développement de telles applications sont principalement l'exploitation du parallélisme des architectures d'exécution (des supercalculateurs aux systèmes sur silicium en passant par les grappes de stations de travail), l'hétérogénéité de ces mêmes architectures et le respect des contraintes de temps et de ressources. Le but de mes recherches est de proposer des outils permettant la programmation efficace des applications de calcul intensif. Ceux-ci peuvent être des compilateurs, des paralléliseurs ou des environnements de spécification. Mes travaux ont commencé par les compilateurs paralléliseurs et s'orientent de plus en plus vers les environnements de spécification. Ces environnements comportent des compilateurs paralléliseurs. Cette évolution consiste donc à remplacer le langage de programmation et la phase d'analyse des programmes par une spécification des algorithmes de plus haut niveau et facilitant la phase d'analyse de dépendances. En effet, le but de cette analyse est de retrouver l'essence de l'algorithme codé par le programme analysé. La spécification de l'algorithme par les seules dépendances de données permet d'éliminer l'analyse de dépendances et d'avoir toute l'information nécessaire pour les optimisations du compilateur paralléliseur. Quatre principes dirigent mes recherches : 1. Programmer au plus haut niveau possible. Il ne devrait pas être de la responsabilité du programmeur de gérer les détails de l'exécution de son application. Idéalement, il devrait exprimer son algorithme et les compilateurs devraient générer le code le plus efficace possible sur l'architecture visée. 2. Promouvoir le parallélisme de données. Ce paradigme de programmation permet justement une programmation de haut niveau dans bien des cas. Il est bien adapté au calcul intensif où les traitements sont souvent réguliers et la quantité de données manipulées importante. 3. Optimiser au plus tôt dans la chaîne de développement. Je suis convaincu que plus les informations de performances et les optimisations sont faites tôt dans le développement d'une application, plus ce développement sera rapide et l'application efficace. L'environnement de conception doit donc faire apparaître ces informations si elles sont disponibles, y compris avant compilation de l'application. 4. Restreindre le domaine d'application. Il est très difficile d'optimiser tous les programmes en général. Le domaine du calcul intensif lui-même est déjà ambitieux. En se focalisant sur un domaine d'application précis, on peut espérer réduire la variété des applications et ainsi proposer des optimisations adaptées. C'est la voie que j'ai suivie dans mes recherches les plus récentes en restreignant le domaine d'application au traitement de signal intensif