Génération automatique de codes adaptatifs
Langue Anglais
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Auteur : Schmitt, Maxime
Date de soutenance : 30-09-2019

Directeur(s) de thèse : Bastoul, Cédric - Helluy, Philippe

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Compilation, Optimisation de code, Techniques adaptatives, Calcul approché, Langages informatiques
Mots-clés :
  • Compilation (informatique)
  • Langages de programmation
  • Optimisation mathématique
  • Calcul adaptatif
Résumé : Dans cette thèse nous proposons une interface de programmation pour aider les développeurs dans leur tâche d'optimisation de programme par calcul approché. Cette interface prend la forme d'extensions aux langages de programmation pour indiquer au compilateur quelles parties du programme peuvent utiliser ce type de calcul. Le compilateur se charge alors de transformer les parties du programme visées pour rendre l'application adaptative, allouant plus de ressources aux endroits où une précision importante est requise et utilisant des approximations où la précision peut être moindre. Nous avons automatisé la découverte des paramètres d'optimisation que devrait fournir l'utilisateur pour les codes à stencil, qui sont souvent rencontrés dans des applications de traitement du signal, traitement d'image ou simulation numérique. Nous avons exploré des techniques de compression automatique de données pour compléter la génération de code adaptatif. Nous utilisons la transformée en ondelettes pour compresser les données et obtenir d'autres informations qui peuvent être utilisées pour trouver les zones avec des besoins en précision plus importantes.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAD029
Type de ressource : Thèse