Contribution à l'arithmétique des ordinateurs et applications aux systèmes embarqués

In the last decades embedded systems have been challenged with more and more application variety, each time more constrained. This implies an ever growing need for performances and energy efficiency in arithmetic units. This work studies solutions ranging from hardware to software to improve arithmetic support in embedded systems. Some of these solutions were integrated in Kalray's MPPA processor.The first part of this work focuses on floating-Point arithmetic support in the MPPA. It starts with the design of a floating-Point unit (FPU) based on the classical FMA (Fused Multiply-Add) operator. The improvements we suggest, implement and evaluate include a mixed precision FMA, a 3-Operand add and a 2D scalar product, each time with a single rounding and support for subnormal numbers. It then considers the implementation of division and square root. The FPU is reused and modified to optimize the software implementations of those primitives at a lower cost. Finally, this first part opens up on the development of a code generator designed for the implementation of highly optimized mathematical libraries in different contexts (architecture, accuracy, latency, throughput).The second part studies a reconfigurable coprocessor, a hardware operator that could be dynamically modified to adapt on the fly to various applicative needs. It intends to provide performance close to ASIC implementation, with some of the flexibility of software. One of the addressed challenges is the integration of such a reconfigurable coprocessor into the low power embedded cluster of the MPPA. Another is the development of a software framework targeting the coprocessor and allowing design space exploration.The last part of this work leaves micro-Architecture considerations to study the efficient use of parallel arithmetic resources. It presents an improvement of regular architectures (Single Instruction Multiple Data), like those found in graphic processing units (GPU), for the execution of divergent control flow graphs.Au cours des dernières décennies les systèmes embarqués ont dû faire face à des demandes applicatives de plus en plus variées et de plus en plus contraintes. Ce constat s'est traduit pour l’arithmétique par le besoin de toujours plus de performances et d'efficacité énergétique. Ce travail se propose d'étudier des solutions allant du matériel au logiciel, ainsi que les diverses interactions qui existent entre ces domaines, pour améliorer le support arithmétique dans les systèmes embarqués. Certains résultats ont été intégrés au processeur MPPA développé par Kalray.La première partie est consacrée au support de l'arithmétique virgule flottante dans le MPPA. Elle commence par la mise au point d'une unité flottante matérielle basée sur l'opérateur classique FMA (fused multiply-Add). Les améliorations proposées, implémentées et évaluées incluent un FMA à précision mixte, l'addition à 3 opérandes et le produit scalaire 2D, à chaque fois avec un seul arrondi et le support des sous-Normaux. Cette partie se poursuit par l'étude de l'implémentation des autres primitives flottantes normalisées : division et racine carrée. L'unité flottante matérielle précédente est réutilisée et modifiée pour optimiser ces primitives à moindre coût. Cette première partie s’ouvre sur le développement d'un générateur de code destiné à l'implémentation de bibliothèques mathématiques optimisées pour différents contextes (architecture, précision, latence, débit).La seconde partie consiste en la présentation d'une nouvelle architecture de coprocesseur reconfigurable. Cet opérateur matériel peut être dynamiquement modifié pour s'adapter à la volée à des besoins applicatifs variés. Il vise à fournir des performances se rapprochant d'une implémentation matérielle dédiée sans renier la flexibilité inhérente au logiciel. Il a été spécifiquement pensé pour être intégré avec un cœur embarqué faible consommation du MPPA. Cette partie s'attache aussi à décrire le développement d'un environnement logiciel pour cibler ce coprocesseur ainsi qu'explorer divers choix architecturaux envisagés.La dernière partie étudie un problème plus large : l'utilisation efficace de ressources arithmétiques parallèles. Elle présente une amélioration des architectures régulières Single Instruction Multiple Data tels qu’on les trouve dans les accélérateurs graphiques (GPU) pour l'exécution de graphes de flot de contrôle divergents