Adéquation algorithme architecture pour l’accélération de méthodes d’inversion de données en grande dimension

L’amélioration constante de la résolution des instruments parallèlement à la complexité grandissante des méthodes de reconstruction basées sur des modèles de plus en plus précis, s’accompagne d'un besoin croissant en puissance de calcul. Les cartes accélératrices constituées de puces GPUs ou FPGAs sont une opportunité pour réduire ce fossé technologique existant entre les systèmes d’acquisition et de reconstruction. Dans le contexte particulier de la résolution de problèmes inverses mal posés, mes travaux de recherche en adéquation algorithme architecture au sein du GPI visent à prendre en compte en amont de la définition des méthodes, les limitations et le potentiel des architectures d'accélération. Après une présentation des parallélismes offerts par les architectures GPU et FPGA, le contexte algorithmique des méthodes bayésiennes et leur application en reconstruction tomographique y sont exposés ; cet HDR se focalise ensuite sur l’accélération des opérateurs de projection/rétroprojection et de convolution utilisés en tomographie et radioastronomie, puis sur la parallélisation de toute la boucle itérative des méthodes d'inversion afin de les faire résider entièrement sur des serveurs multi-GPUs. Enfin, les perspectives à court et moyen terme de ces travaux sont exposées