• Langue : Français
• Discipline : Informatique
• Identifiant : Inconnu
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 01/01/2005

Résumé en langue originale

De nombreuses applications de traitement du signal ont à traiter des données comportant plusieurs dimensions, pourtant il n'existe que très peu de modèles qui soient capables de tenir compte de cet aspect multidimensionnel. Nous nous sommes donc intéressés à ce problème, mais en nous limitant au traitement du signal systématique (TSS) qui consiste en l'application de traitements très réguliers indépendants des données. Nous abordons tout d'abord la problématique de la modélisation des applications. Nous comparons différents modèles reposant sur les flux de données synchrones. Puis, nous nous intéressons à Array-OL qui est un modèle de description ayant la faculté d'exprimer les dépendances de données. Mais ce dernier ne fournit aucune méthodologie pour l'exécution des applications et aucun biais d'optimisation. Il faut donc projeter Array-OL sur un modèle de calcul pour exécuter des applications, mais en ayant proposé au préalable une phase d'optimisations. Nous étudions pour cela différentes méthodes : nous analysons les possibilités offertes par les transformations de boucles, puis nous présentons le formalisme ODT. Nous montrons que les ODT sont en mesure d'exprimer parfaitement les dépendances de données. À l'aide des ODT, nous proposons une suite de transformations constituant une " boîte à outils " capable d'effectuer de simples modifications ou des optimisations plus complexes sur des applications Array-OL. Enfin, nous analysons la projection d'Array-OL vers des modèles de calculs et nous étudions l'impact de nos transformations.