Modèles de programmation pour implémentation d'applications de traitement d'images 2D-3D sur cluster hybride CPU-GPU

Directeur de thèse :     Dominique HOUZET

Co-encadrant :     Vincent FRISTOT

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Université Grenoble Alpes

Établissement d'origine : INSA de Rennes

Financement(s) : Contrat doctoral

Date d'entrée en thèse : 01/11/2009

Date de soutenance : 18/12/2012

Composition du jury :
Mr. Pierre-Yves COULON, PR à Grenoble-INP, Président
Mr. Dominique BERNARD, DR à ICMCB-CNRS, Bordeaux, Rapporteur
Mr. Lionel LACASSAGNE, HDR à IEF Paris Sud, Rapporteur
Mr. Jean-Pierre BRUANDET, Ingénieur Docteur à Digisens, Chambéry, Examinateur
Mr. Maxime PELCAT, MCF à INSA, Rennes, Examinateur
Mr. Samuel THIBAULT, MCF à Université de Bordeaux 1, Examinateur
Mr. Dominique HOUZET, PR à Grenoble-INP, Directeur de thèse
Mr. Luc SALVO, PR à Grenoble-INP, Co-Directeur de thèse

Résumé : La contribution de cette thèse est double. Dans un premier temps, nous comparons les performances d'une application de granulométrie pour deux implémentations optimisées : une sur CPU et une autre sur GPU. Un modèle analytique permettant d'établir les variations de performance sur GPU est défini ; il pourrait éventuellement être étendu à d'autres algorithmes réguliers. Dans un second temps, un outil facilitant le déploiement d'applications de Traitement du Signal et de l'Image sur cluster multi-GPU a été développé. Le champ d'action du programmeur est réduit au découpage du programme en tâches et à leur mapping sur les éléments de calcul (GPP ou GPU). Cette approche est validée par une implémentation efficace et une amélioration notable du débit sortant d'une application streaming de calcul de carte de saillence visuelle. Afin de permettre un équilibrage de charge dynamique, une méthode de migration de tâches a également été incorporée à l'outil.