Academic literature on the topic 'Optimisations pour GPU'

Engineered geopolymer composite (EGC) is becoming an uprising product in the civil industry as a substitute and solution for conventional geopolymer concrete (GPC) as GPC exhibits brittleness and has poor cracking resistance. In this paper, we explored high strength engineered geopolymer composite (EGC) made of polyvinyl alcohol (PVA) fibre and without coarse aggregate constituents characterised as high-performance geopolymer concrete. Varying alkaline solution to fly ash ratio (AL/FA) was investigated. Bond-slip behaviour and the mechanical properties, including compressive, tensile, and flexural strengths, were studied. PVA-EGC mix designs in this research was optimised using response surface methodology (RSM). Various parameters, including the amount of ground granulated blast slag (GGBS) and silica fume, were included in the parametric and optimisation study. Based on the RSM study, the use of quadratic studies found the responses to be well-fitted. Next, the optimised mix design was utilised for the casting of all the samples for the mechanical and bond-slip tests in this study. The main parameters of bonding behaviour include multiple embedment lengths (7 d, 10 d, 12 d and 15 d) and various sizes of rebar diameter used for pull-out tests. Moreover, the mechanical properties and bond behaviours of EGC were compared with those of conventional geopolymer concrete (GPC). The compressive strength of EGC and GPC at 28 days were designed to be similar for comparison purposes; however, EGC shows higher early compressive strength on day 1 compared to GPC. In addition, results indicate that EGC has superior mechanical properties and bond performance compared to GPC, where EGC is approximately 9 and 150% higher than GPC in terms of flexural and tensile strength, respectively. Pull-out tests showed that EGC samples exhibited higher ductility, as evidenced by the presence of multiple cracks before any exhibited failure in tension and flexure. Ductile failure modes, such as pull-out failure and pull-out splitting failure, are observed in EGC. In contrast, GPC specimens show brittle failure, such as splitting failure.

In this investigation the surface properties optimisation of a flexible PEN foil to use as substrate for thin film silicon solar cells is presented. The polymer surface, usually hydrophobic and inactive to chemical reactions, can give poor adhesion for films deposited on it. Furthermore, gas desorption from the polymer sometimes causes serious problems to the quality of the devices. To overcome these problems a thin film of silica-like functional material has been developed on polymer foil. Silica-like films were produced by sol-gel process starting from an organic silanes compound (APTMS) as precursor and the solution was deposited by spin-coating. Amorphous silica-like films were obtained with a hydrophilic surface. They were smooth, dense, homogeneous, transparent and exhibited an excellent adhesion to the polymer substrate due to the chemical bond between amine groups of the APTMS with carbonyl bonds in PEN. Physical properties such as elastic modulus and hardness and the UV irradiation effect on structure and surface hydrophilicity of the silica-like coatings have been analysed. A water contact angle of 34° was obtained after UV irradiation. Nanoindentation analysis showed that the silica-like coating have an hardness and an elastic modulus up to 2.0 GPa and 13.2 GPa respectively much higher than that of pure PEN. Oxygen permeability measured on silica-like coated PEN gave a value of 5.7 x 10-9 cc m/m2 s atm showing larger barrier properties respect to pure PEN. Strong adhesion, improved mechanical properties and barrier effect of our silica-like coating make the modified PEN substrate suitable to be used in thin film solar cell technology.

Abstract Gridding operation, which is to map non-uniform data samples on to a uniformly distributed grid, is one of the key steps in radio astronomical data reduction process. One of the main bottlenecks of gridding is the poor computing performance, and a typical solution for such performance issue is the implementation of multi-core CPU platforms. Although such a method could usually achieve good results, in many cases, the performance of gridding is still restricted to an extent due to the limitations of CPU, since the main workload of gridding is a combination of a large number of single instruction, multi-data-stream operations, which is more suitable for GPU, rather than CPU implementations. To meet the challenge of massive data gridding for the modern large single-dish radio telescopes, e.g. the Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope (FAST), inspired by existing multi-core CPU gridding algorithms such as Cygrid, here we present an easy-to-install, high-performance, and open-source convolutional gridding framework, HCGrid, in CPU-GPU heterogeneous platforms. It optimises data search by employing multi-threading on CPU, and accelerates the convolution process by utilising massive parallelisation of GPU. In order to make HCGrid a more adaptive solution, we also propose the strategies of thread organisation and coarsening, as well as optimal parameter settings under various GPU architectures. A thorough analysis of computing time and performance gain with several GPU parallel optimisation strategies show that it can lead to excellent performance in hybrid computing environments.

Abstract In this work, we describe a framework for solving spherical inverse imaging problems using posterior sampling for full uncertainty quantification. Inverse imaging problems defined on the sphere arise in many fields, including seismology and cosmology where images are defined on the globe and the cosmic sphere, and are generally high-dimensional and computationally expensive. As a result, sampling the posterior distribution of spherical imaging problems is a challenging task. Our framework leverages a proximal Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm to efficiently sample the high-dimensional space of spherical images with a sparsity-promoting wavelet prior. We detail the modifications needed for the algorithm to be applied to spherical problems, and give special consideration to the crucial forward modelling step which contains computationally expensive spherical harmonic transforms. By sampling the posterior, our framework allows for full and flexible uncertainty quantification, something which is not possible with other methods based on, for example, convex optimisation. We demonstrate our framework in practice on full-sky cosmological mass-mapping and to the construction of phase velocity maps in global seismic tomography. We find that our approach is potentially useful at moderate resolutions, such as those of interest in seismology. However at high resolutions, such as those required for astrophysical applications, the poor scaling of the complexity of spherical harmonic transforms severely limits our method, which may be resolved with future GPU implementations. A new Python package, pxmcmc, containing the proximal MCMC sampler, measurement operators, wavelet transforms and sparse priors is made publicly available.

Cette thèse porte sur l'optimisation et l'implémentation efficace d'algorithmes d'estimation du mouvement des pixels (flot optique) sur des processeurs graphiques (GPU) embarqués. Deux algorithmes itératifs ont été étudiés : la méthode de Variation Totale - L1 (TV-L1) et la méthode de Horn-Schunck. L’objectif est d’obtenir un traitement temps réel (moins de 40 ms par images) sur des plateformes embarquées à faible consommation énergétique, tout en gardant une résolution image et une qualité d’estimation du flot acceptable pour les applications visées. Différents niveaux de stratégies d'optimisation ont été explorés. Des transformations algorithmiques de haut niveau, telles que la fusion d'opérateurs et le pipeline d'opérateurs, ont été mises en œuvre pour maximiser la réutilisation des données et améliorer la localité spatiale/temporelle. De plus, des optimisations bas niveau spécifiques aux GPU, notamment l'utilisation d'instructions et de nombres vectoriels, ainsi qu'une gestion efficace de l'accès à la mémoire, ont été intégrées. L'impact de la représentation des nombres en virgule flottante (simple précision par rapport à demi-précision) a également été étudié. Les implémentations ont été évaluées sur les plateformes embarquées Nvidia Jetson Xavier, TX2 et Nano en termes de temps d'exécution, de consommation énergétique et de précision du flot optique. Notamment, la méthode TV-L1 présente une complexité et une intensité de calcul plus élevées par rapport à Horn-Schunck. Les versions les plus rapides de ces algorithmes atteignent ainsi un temps de traitement de 0,21 nanosecondes par pixel par itération en demi-précision sur la plate-forme Xavier. Cela représente une réduction du temps d'exécution de 22x par rapport aux versions CPU efficaces et parallèles. De plus, la consommation d'énergie est réduite d'un facteur x5,3. Parmi les cartes testées, la plate-forme embarquée Xavier, à la fois la plus puissante et la plus récente, offre systématiquement les meilleurs résultats en termes de vitesse et d'efficacité énergétique. La fusion d'opérateurs et le pipelining se sont avérés essentiels pour améliorer les performances sur GPU en favorisant la réutilisation des données. Cette réutilisation des données est rendue possible grâce à la mémoire Shared des GPU, une petite mémoire d'accès rapide permettant le partage de données entre les threads du même bloc de threads GPU. Bien que la fusion de plusieurs itérations apporte des gains de performance, elle est limitée par la taille de la mémoire Shared, nécessitant des compromis entre l'utilisation des ressources et la vitesse. L'utilisation de nombres en demi-précision accélère les algorithmes itératifs et permet d'obtenir une meilleure précision du flot optique dans le même laps de temps par rapport aux versions en simple-précision. Les implémentations en demi-précision convergent plus rapidement en raison de l'augmentation du nombre d'itérations réalisables dans un délai donné. Plus précisément, l'utilisation de nombres en demi-précision sur la meilleure architecture GPU accélère l'exécution jusqu'à 2,2x pour TV-L1 et 3,7x pour Horn-Schunck. Ces travaux soulignent l'importance des optimisations spécifiques aux GPU pour les algorithmes de vision par ordinateur, ainsi que l'utilisation et l'étude des nombres à virgule flottante de précision réduite. Ils ouvrent la voie à des améliorations futures grâce à des différentes transformations algorithmiques, à des formats numériques différents et à des architectures matérielles nouvelles. Cette approche peut également être étendue à d'autres familles d'algorithmes itératifs
This thesis focus on the optimization and efficient implementation of pixel motion (optical flow) estimation algorithms on embedded graphics processing units (GPUs). Two iterative algorithms have been studied: the Total Variation - L1 (TV-L1) method and the Horn-Schunck method. The primary objective of this work is to achieve real-time processing, with a target frame processing time of less than 40 milliseconds, on low-power platforms, while maintaining acceptable image resolution and flow estimation quality for the intended applications. Various levels of optimization strategies have been explored. High-level algorithmic transformations, such as operator fusion and operator pipelining, have been implemented to maximize data reuse and enhance spatial/temporal locality. Additionally, GPU-specific low-level optimizations, including the utilization of vector instructions and numbers, as well as efficient memory access management, have been incorporated. The impact of floating-point number representation (single-precision versus half-precision) has also been investigated. The implementations have been assessed on Nvidia's Jetson Xavier, TX2, and Nano embedded platforms in terms of execution time, power consumption, and optical flow accuracy. Notably, the TV-L1 method exhibits higher complexity and computational intensity compared to Horn-Schunck. The fastest versions of these algorithms achieve a processing rate of 0.21 nanoseconds per pixel per iteration in half-precision on the Xavier platform, representing a 22x time reduction over efficient and parallel CPU versions. Furthermore, energy consumption is reduced by a factor of x5.3. Among the tested boards, the Xavier embedded platform, being both the most powerful and the most recent, consistently delivers the best results in terms of speed and energy efficiency. Operator merging and pipelining have proven to be instrumental in improving GPU performance by enhancing data reuse. This data reuse is made possible through GPU Shared memory, which is a small, high-speed memory that enables data sharing among threads within the same GPU thread block. While merging multiple iterations yields performance gains, it is constrained by the size of the Shared memory, necessitating trade-offs between resource utilization and speed. The adoption of half-precision numbers accelerates iterative algorithms and achieves superior optical flow accuracy within the same time frame compared to single-precision counterparts. Half-precision implementations converge more rapidly due to the increased number of iterations possible within a given time window. Specifically, the use of half-precision numbers on the best GPU architecture accelerates execution by up to x2.2 for TV-L1 and x3.7 for Horn-Schunck. This work underscores the significance of both GPU-specific optimizations for computer vision algorithms, along with the use and study of reduced floating point numbers. They pave the way for future enhancements through new algorithmic transformations, alternative numerical formats, and hardware architectures. This approach can potentially be extended to other families of iterative algorithms

Un robot humanoïde est un système complexe doté de nombreux degrés de liberté, et dont le comportement est sujet aux équations non linéaires du mouvement. Par conséquent, la planification de mouvement pour un tel système est une tâche difficile d'un point de vue calculatoire. Dans ce mémoire, nous avons pour objectif de développer une méthode permettant d'utiliser la puissance de calcul des GPUs dans le contexte de la planification de mouvement corps-complet basée sur de l'optimisation. Nous montrons dans un premier temps les propriétés du problème d'optimisation, et des pistes d'étude pour la parallélisation de ce dernier. Ensuite, nous présentons notre approche du calcul de la dynamique, adaptée aux architectures de calcul parallèle. Cela nous permet de proposer une implémentation de notre problème de planification de mouvement sur GPU: contraintes et gradients sont calculés en parallèle, tandis que la résolution du problème même se déroule sur le CPU. Nous proposons en outre une nouvelle paramétrisation des forces de contact adaptée à notre problème d'optimisation. Enfin, nous étudions l'extension de notre travail au contrôle prédictif
A humanoid robot is a complex system with numerous degrees of freedom, whose behavior is subject to the nonlinear equations of motion. As a result, planning its motion is a difficult task from a computational perspective.In this thesis, we aim at developing a method that can leverage the computing power of GPUs in the context of optimization-based whole-body motion planning. We first exhibit the properties of the optimization problem, and show that several avenues can be exploited in the context of parallel computing. Then, we present our approach of the dynamics computation, suitable for highly-parallel processing architectures. Next, we propose a many-core GPU implementation of the motion planning problem. Our approach computes the constraints and their gradients in parallel, and feeds the result to a nonlinear optimization solver running on the CPU. Because each constraint and its gradient can be evaluated independently for each time interval, we end up with a highly parallelizable problem that can take advantage of GPUs. We also propose a new parametrization of contact forces adapted to our optimization problem. Finally, we investigate the extension of our work to model predictive control

Plusieurs problèmes d'optimisation combinatoire sont dits NP-difficiles et ne peuvent être résolus de façon optimale par des algorithmes exacts. Les métaheuristiques ont prouvé qu'elles pouvaient être efficaces pour résoudre un grand nombre de ces problèmes en leur trouvant des solutions approchées en un temps raisonnable. Cependant, face à des instances de grande taille, elles ont besoin d'un temps de calcul et d'une quantité d'espace mémoire considérables pour être performantes dans l'exploration de l'espace de recherche. Par conséquent, l'intérêt voué à leur déploiement sur des architectures de calcul haute performance a augmenté durant ces dernières années. Les approches de parallélisation existantes suivent généralement les paradigmes de passage de messages ou de mémoire partagée qui conviennent aux architectures traditionnelles à base de microprocesseurs, aussi appelés CPU (Central Processing Unit).Cependant, la recherche évolue très rapidement dans le domaine du parallélisme et de nouvelles architectures émergent, notamment les accélérateurs matériels qui permettent de décharger le CPU de certaines de ses tâches. Parmi ceux-ci, les processeurs graphiques ou GPU (Graphics Processing Units) présentent une architecture massivement parallèle possédant un grand potentiel mais aussi de nouvelles difficultés d'algorithmique et de programmation. En effet, les modèles de parallélisation de métaheuristiques existants sont généralement inadaptés aux environnements de calcul de type GPU. Certains travaux ont d'ailleurs abordé ce sujet sans toutefois y apporter une vision globale et fondamentale.L'objectif général de cette thèse est de proposer un cadre de référence permettant l'implémentation efficace des métaheuristiques sur des architectures parallèles basées sur les GPU. Elle débute par un état de l'art décrivant les travaux existants sur la parallélisation GPU des métaheuristiques et les classifications générales des métaheuristiques parallèles. Une taxonomie originale est ensuite proposée afin de classifier les implémentations recensées et de formaliser les stratégies de parallélisation sur GPU dans un cadre méthodologique cohérent. Cette thèse vise également à valider cette taxonomie en exploitant ses principales composantes pour proposer des stratégies de parallélisation originales spécifiquement adaptées aux architectures GPU. Plusieurs implémentations performantes basées sur les métaheuristiques d'Optimisation par Colonie de Fourmis et de Recherche Locale Itérée sont ainsi proposées pour la résolution du problème du Voyageur de Commerce. Une étude expérimentale structurée et minutieuse est réalisée afin d'évaluer et de comparer la performance des approches autant au niveau de la qualité des solutions trouvées que de la réduction du temps de calcul
Several combinatorial optimization problems are NP-hard and can only be solved optimally by exact algorithms for small instances. Metaheuristics have proved to be effective in solving many of these problems by finding approximate solutions in a reasonable time. However, dealing with large instances, they may require considerable computation time and amount of memory space to be efficient in the exploration of the search space. Therefore, the interest devoted to their deployment on high performance computing architectures has increased over the past years. Existing parallelization approaches generally follow the message-passing and shared-memory computing paradigms which are suitable for traditional architectures based on microprocessors, also called CPU (Central Processing Unit). However, research in the field of parallel computing is rapidly evolving and new architectures emerge, including hardware accelerators which offloads the CPU of some of its tasks. Among them, graphics processors or GPUs (Graphics Processing Units) have a massively parallel architecture with great potential but also imply new algorithmic and programming challenges. In fact, existing parallelization models of metaheuristics are generally unsuited to computing environments like GPUs. Few works have tackled this subject without providing a comprehensive and fundamental view of it.The general purpose of this thesis is to propose a framework for the effective implementation of metaheuristics on parallel architectures based on GPUs. It begins with a state of the art describing existing works on GPU parallelization of metaheuristics and general classifications of parallel metaheuristics. An original taxonomy is then designed to classify identified implementations and to formalize GPU parallelization strategies in a coherent methodological framework. This thesis also aims to validate this taxonomy by exploiting its main components to propose original parallelization strategies specifically tailored to GPU architectures. Several effective implementations based on Ant Colony Optimization and Iterated Local Search metaheuristics are thus proposed for solving the Travelling Salesman Problem. A structured and thorough experimental study is conducted to evaluate and compare the performance of approaches on criteria related to solution quality and computing time reduction

La méthode PIC MCC (Particle-In-Cell Monte-Carlo Collision) est un outils très performant et efficace en ce qui concerne l'étude des plasmas (dans notre cas, pour des plasmas froids) car il permet de décrire l'évolution dans le temps et dans l'espace, des particules chargées sous l'effet des champs auto-consistants et des collisions. Dans un cas purement électrostatique, la méthode consiste à suivre les trajectoires d'un nombre représentatif de particules chargées, des électrons et des ions, dans l'espace des phases, et de décrire l'interaction collective de ces particules par la résolution de l'équation de Poisson. Dans le cas de plasmas froid, les trajectoires dans l'espace des phase sont déterminées par le champ électrique auto-consistant et par les collisions avec les atomes neutres ou les molécules et, pour des densités relativement importantes, par les collisions entre les particules chargées. Le coût des simulations pour ce type de méthode est très élevé en termes de ressources (CPU et mémoire). Ceci est dû aux fortes contraintes (dans les simulations PIC explicites) sur le pas de temps (plus petit qu'une fraction de la période plasma et inverse à la fréquence de giration électronique), sur le pas d'espace (de l'ordre de la longueur de Debye), et sur le nombre de particules par longueur de Debye dans la simulation (généralement de l'ordre de plusieurs dizaines). L'algorithme PIC MCC peut être parallélisé sur des fermes de calculs de CPU (le traitement de la trajectoires des particules est facilement parallélisable, mais la parallélisation de Poisson l'est beaucoup moins). L'émergence du GPGPU (General Purpose on Graphics Processing Unit) dans la recherche en informatique a ouvert la voie aux simulations massivement parallèle à faible coût et ceci par l'utilisation d'un très grand nombre de processeurs disponible sur les cartes graphiques permettant d'effectuer des opérations élémentaires (e.g. calcul de la trajectoires des particules) en parallèle. Un certain nombre d'outils numérique pour le calcul sur GPU ont été développés lors de ces 10 dernières années. De plus, le constructeur de cartes graphiques NVIDIA a développé un environnement de programmation appelé CUDA (Compute Unified Device Architecture) qui permet une parallélisation efficace des codes sur GPU. La simulation PIC avec l'utilisation des cartes graphiques ou de la combinaison des GPU et des CPU a été reporté par plusieurs auteurs, cependant les modèles PIC avec les collisions Monte-Carlo sur GPU sont encore en pleine étude. A l'heure actuelle, de ce que nous pouvons savoir, ce travail est le premier a montrer des résultats d'un code PIC MCC 2D et 3D entièrement parallélisé sur GPU et dans le cas de l'étude de plasma froid magnétisé. Dans les simulation PIC, il est relativement facile de suivre les particules lorsqu'il n'y a ni pertes ni création (e.g. limites périodiques ou pas d'ionisation) de particules au cours du temps. Cependant il devient nécessaire de réordonner les particules à chaque pas en temps dans le cas contraire (ionisation, recombinaison, absorption, etc). Cette Thèse met en lumière les stratégies qui peuvent être utilisées dans les modèles PIC MCC sur GPU permettant d'outre passer les difficultés rencontrées lors du réarrangement des particules après chaque pas de temps lors de la création et/ou des pertes. L'intérêt principal de ce travail est de proposer un algorithme implémenté sur GPU du modèle PIC MCC, de mesurer l'efficacité de celui-ci (parallélisation) et de le comparer avec les calculs effectués sur GPU et enfin d'illustrer les résultats de ce modèle par la simulation de plasma froid magnétisé. L'objectif est de présenter en détail le code utilisé en de montrer les contraintes et les avantages liées à la programmation de code PIC MCC sur GPU. La discussion est largement ciblé sur le cas en 2D, cependant un algorithme 3D a également été développé et testé comme il est montré à la fin de cette thèse.

On assiste aujourd'hui à l'importation des NTIC (Nouvelles Technologies de l'Information et de la Télécommunication) dans la robotique. L'union de ces technologies donnera naissance, dans les années à venir, à la robotique de service grand-public.Cet avenir, s'il se réalise, sera le fruit d'un travail de recherche, amont, dans de nombreux domaines : la mécatronique, les télécommunications, l'automatique, le traitement du signal et des images, l'intelligence artificielle ... Un des aspects particulièrement intéressant en robotique mobile est alors le problème de la localisation et de la cartographie simultanée. En effet, dans de nombreux cas, un robot mobile, pour accéder à une intelligence, doit nécessairement se localiser dans son environnement. La question est alors : quelle précision pouvons-nous espérer en terme de localisation? Et à quel coût?Dans ce contexte, un des objectifs de tous les laboratoires de recherche en robotique, objectif dont les résultats sont particulièrement attendus dans les milieux industriels, est un positionnement et une cartographie de l'environnement, qui soient à la fois précis, tous-lieux, intègre, bas-coût et temps-réel. Les capteurs de prédilection sont les capteurs peu onéreux tels qu'un GPS standard (de précision métrique), et un ensemble de capteurs embarquables en charge utile (comme les caméras-vidéo). Ce type de capteurs constituera donc notre support privilégié, dans notre travail de recherche. Dans cette thèse, nous aborderons le problème de la localisation d'un robot mobile, et nous choisirons de traiter notre problème par l'approche probabiliste. La démarche est la suivante, nous définissons nos 'variables d'intérêt' : un ensemble de variables aléatoires. Nous décrivons ensuite leurs lois de distribution, et leur modèles d'évolution, enfin nous déterminons une fonction de coût, de manière à construire un observateur (une classe d'algorithme dont l'objectif est de déterminer le minimum de notre fonction de coût). Notre contribution consistera en l'utilisation de mesures GPS brutes GPS (les mesures brutes - ou raw-datas - sont les mesures issues des boucles de corrélation de code et de phase, respectivement appelées mesures de pseudo-distances de code et de phase) pour une navigation bas-coût précise en milieu extérieur suburbain. En utilisant la propriété dite 'entière' des ambiguïtés de phase GPS, nous étendrons notre navigation pour réaliser un système GPS-RTK (Real Time Kinematic) en mode différentiel local précise et bas-coût. Nos propositions sont validées par des expérimentations réalisées sur notre démonstrateur robotique
We are witnessing nowadays the importation of ICT (Information and Communications Technology) in robotics. These technologies will give birth, in upcoming years, to the general public service robotics. This future, if realised, shall be the result of many research conducted in several domains: mechatronics, telecommunications, automatics, signal and image processing, artificial intelligence ... One particularly interesting aspect in mobile robotics is hence the simultaneous localisation and mapping problem. Consequently, to access certain informations, a mobile robot has, in many cases, to map/localise itself inside its environment. The following question is then posed: What precision can we aim for in terms of localisation? And at what cost?In this context, one of the objectives of many laboratories indulged in robotics research, and where results impact directly the industry, is the positioning and mapping of the environment. These latter tasks should be precise, adapted everywhere, integrated, low-cost and real-time. The prediction sensors are inexpensive ones, such as a standard GPS (of metric precision), and a set of embeddable payload sensors (e.g. video cameras). These type of sensors constitute the main support in our work.In this thesis, we shed light on the localisation problem of a mobile robot, which we choose to handle with a probabilistic approach. The procedure is as follows: we first define our "variables of interest" which are a set of random variables, and then we describe their distribution laws and their evolution models. Afterwards, we determine a cost function in such a manner to build up an observer (an algorithmic class where the objective is to minimize the cost function).Our contribution consists of using brute GPS measures (brute measures or raw datas are measures issued from code and phase correlation loops, called pseudo-distance measures of code and phase, respectively) for a low-cost navigation, which is precise in an external suburban environment. By implementing the so-called "whole" property of GPS phase ambiguities, we expand the navigation to achieve a GPS-RTK (Real-Time Kinematic) system in a precise and low-cost local differential mode.Our propositions has been validated through experimentations realized on our robotic demonstrator

Cette thèse propose différentes méthodes numériques permettant de simuler le comportement des plasmas ou des faisceaux de particules chargées à coût réduit. Le mouvement de particules chargées soumises à un champ électromagnétique est régi par l'équation de Vlasov. Celle-ci est couplée aux équations de Maxwell pour le champ électromagnétique ou à l'équation de Poisson dans un cas simplifié. Plusieurs types de modèles existent pour résoudre ce système. Dans les modèles cinétiques, les particules sont représentées par une fonction de distribution f(x,v,t) qui vérifie l'équation de Vlasov. Dans le cas général tridimensionnel (3D), le système fait apparaître 7 variables. Les calculs sur ordinateur deviennent rapidement très lourds. Les modèles fluides de plasma s'intéressent quant à eux à des quantités macroscopiques déduites de f par des intégrales en vitesse, telles que la densité, la vitesse moyenne et la température. Ces quantités ne dépendent que de la position x et du temps t. Le coût numérique est ainsi réduit, mais la précision s'en trouve altérée. Dans la première partie de cette thèse, une méthode multi-fluides est utilisée pour la résolution du système de Vlasov-Poisson 1D. Elle est basée sur la connaissance a priori de la forme prise par la fonction de distribution f. Deux possibilités sont étudiées : une somme de masse de Dirac et le modèle multi-water-bag. Ce type de méthodes est plutôt adapté aux systèmes restant proches de l'état d'équilibre. La deuxième partie propose de décomposer f en une partie d'équilibre et une perturbation. L'équilibre est résolu par une méthode fluide alors que la perturbation est résolue par une méthode cinétique. On construit notamment un schéma préservant l'asymptotique pour le système de Vlasov-Poisson-BGK, basé sur une telle décomposition. On étudie dans la troisième partie la méthode Particle-In-Cell (PIC) en géométrie 2D axisymétrique. Un travail basé sur l'analyse isogéométrique est présenté, ainsi qu'un code PIC - Galerkin Discontinu parallélisé sur carte graphique (GPU). Cette architecture permet de réduire de manière significative les temps de calculs.

Avec le développement de nombreux systèmes de navigation, la nécessité de partager efficacement la bande spectrale allouée aux nombreux signaux de ces futurs systèmes est apparue. Dans ce souci, la sous-modulation BOC a été retenue pour un grand nombre de signaux GNSS. Cette sous-modulation présente non seulement de très bonnes propriétés en terme de séparation spectrale, mais apporte aussi une meilleure précision et une robustesse accrue vis à vis des multitrajets. Néanmoins, l'utilisation de cette sous-modulation BOC rend l'acquisition des signaux plus complexe. Ce travail de thèse concerne l'optimisation d'une chaîne de réception de signaux BOC, et des signaux composites dérivés du BOC. Nous avons analysé les problèmes que pose l'utilisation de cette modulation lors de l'acquisition du signal, celle-ci étant rendue ambiguë. Plusieurs algorithmes résolvant ce problème d'ambiguïté ont été évalué. Les résultats ont été validés grâce à un simulateur de récepteur. Ensuite, l'étude s'est focalisée sur l'acquisition des signaux BOC en présence de multitrajets. Après une analyse approfondie de l'impact des multitrajets sur le traitement des signaux BOC, une étude visant à obtenir une forme optimisée du discriminateur de boucle de code a été menée. Utilisant au mieux les caractéristiques des signaux BOC, ce discriminateur a été recherché sous la contrainte de lutter le plus efficacement possible contre les multitrajets sans pour autant dégrader la robustesse face au bruit. Une autre méthode originale de réduction de l'erreur due aux multitrajets basée sur un concept différent a été proposée et analysée. Cette méthode très simple affiche de très bonnes performances.

Dans cette thèse, nous montrons que les optimisations source-à-source sont un moyen efficace pour générer des programmes irréguliers ou parallèles performants à partir d'une implémentation. Après avoir présenté l'évolution des architectures des processeurs, nous proposons deux méthodes distinctes. La première pour extraire des codelets d'un programme irréguliers, les optimiser et prédire les performances du programme modifié. L'autre pour limiter l'impact des problèmes d'alignements dus à la vectorisation ou aux conflits de bancs. Nous présentons aussi différentes techniques de parallélisation, l'une générant des codelets parallèles, l'autre ordonnançant un graphe de taches sur un système hétérogène.

Devant les difficultés croissantes liées au coût en développement, en consommation, en surface de silicium, nécessaires aux nouvelles optimisations des architectures monocœur, on assiste au retour en force du parallélisme et des coprocesseurs spécialisés dans les architectures. Cette technique apporte le meilleur compromis entre puissance de calcul élevée et utilisations des ressources. Afin d'exploiter efficacement toutes ces architectures, il faut partitionner le code en tâches, appelées codelet, avant de les distribuer aux différentes unités de calcul. Ce partionnement est complexe et l'espace des solutions est vaste. Il est donc nécessaire de développer des outils d'automatisation efficaces pour le partitionnement du code séquentiel. Les travaux présentés dans cette thèse portent sur l'élaboration d'un tel processus de partitionnement. L'approche d'Astex est basée sur la spéculation, en effet les codelets sont construits à partir des profils d'exécution de l'application. La spéculation permet un grand nombre d'optimisations inexistantes ou impossibles statiquement. L'élaboration, la gestion dynamique et l'usage que l'on peut faire de la spéculation sont un vaste sujet d'étude. La deuxième contribution de cette thèse porte sur l'usage de la spéculation dans l'optimisation des communications entre processeur et coprocesseur et traite en particulier du cas du GPGPU, i.e. l'utilisation d'un processeur graphique comme coprocesseur de calcul intensif.

“ Lorsqu'on utilise des données provenant d'une seule source,C'est du plagiat;Lorsqu'on utilise plusieurs sources,C'est de la fusion de données ”Ces travaux présentent une approche de fusion de données collaborative innovante pour l'égo-localisation de véhicules routiers. Cette approche appelée filtre de Kalman optimisé à essaim de particules (Optimized Kalman Particle Swarm) est une méthode de fusion de données et de filtrage optimisé. La fusion de données est faite en utilisant les données d'un GPS à faible coût, une centrale inertielle, un compteur odométrique et un codeur d'angle au volant. Ce travail montre que cette approche est à la fois plus robuste et plus appropriée que les méthodes plus classiques d'égo-localisation aux situations de conduite urbaine. Cette constatation apparait clairement dans le cas de dégradations des signaux capteurs ou des situations à fortes non linéarités. Les méthodes d'égo-localisation de véhicules les plus utilisées sont les approches bayésiennes représentées par le filtre de Kalman étendu (Extended Kalman Filter) et ses variantes (UKF, DD1, DD2). Les méthodes bayésiennes souffrent de sensibilité aux bruits et d'instabilité pour les cas fortement non linéaires. Proposées pour couvrir les limitations des méthodes bayésiennes, les approches multi-hypothèses (à base de particules) sont aussi utilisées pour la localisation égo-véhiculaire. Inspiré des méthodes de simulation de Monte-Carlo, les performances du filtre à particules (Particle Filter) sont fortement dépendantes des ressources en matière de calcul. Tirant avantage des techniques de localisation existantes et en intégrant les avantages de l'optimisation méta heuristique, l'OKPS est conçu pour faire face aux bruits, aux fortes dynamiques, aux données non linéaires et aux besoins d'exécution en temps réel. Pour l'égo-localisation d'un véhicule, en particulier pour les manœuvres très dynamiques sur route, un filtre doit être robuste et réactif en même temps. Le filtre OKPS est conçu sur un nouvel algorithme de localisation coopérative-réactive et dynamique inspirée par l'Optimisation par Essaim de Particules (Particle Swarm Optimization) qui est une méthode méta heuristique. Cette nouvelle approche combine les avantages de la PSO et des deux autres filtres: Le filtre à particules (PF) et le filtre de Kalman étendu (EKF). L'OKPS est testé en utilisant des données réelles recueillies à l'aide d'un véhicule équipé de capteurs embarqués. Ses performances sont testées en comparaison avec l'EKF, le PF et le filtre par essaim de particules (Swarm Particle Filter). Le filtre SPF est un filtre à particules hybride intéressant combinant les avantages de la PSO et du filtrage à particules; Il représente la première étape de la conception de l'OKPS. Les résultats montrent l'efficacité de l'OKPS pour un scénario de conduite à dynamique élevée avec des données GPS endommagés et/ou de qualité faible
“ When we use information from one source,it's plagiarism;Wen we use information from many,it's information fusion ”This work presents an innovative collaborative data fusion approach for ego-vehicle localization. This approach called the Optimized Kalman Particle Swarm (OKPS) is a data fusion and an optimized filtering method. Data fusion is made using data from a low cost GPS, INS, Odometer and a Steering wheel angle encoder. This work proved that this approach is both more appropriate and more efficient for vehicle ego-localization in degraded sensors performance and highly nonlinear situations. The most widely used vehicle localization methods are the Bayesian approaches represented by the EKF and its variants (UKF, DD1, DD2). The Bayesian methods suffer from sensitivity to noises and instability for the highly non-linear cases. Proposed for covering the Bayesian methods limitations, the Multi-hypothesis (particle based) approaches are used for ego-vehicle localization. Inspired from monte-carlo simulation methods, the Particle Filter (PF) performances are strongly dependent on computational resources. Taking advantages of existing localization techniques and integrating metaheuristic optimization benefits, the OKPS is designed to deal with vehicles high nonlinear dynamic, data noises and real time requirement. For ego-vehicle localization, especially for highly dynamic on-road maneuvers, a filter needs to be robust and reactive at the same time. The OKPS filter is a new cooperative-reactive localization algorithm inspired by dynamic Particle Swarm Optimization (PSO) metaheuristic methods. It combines advantages of the PSO and two other filters: The Particle Filter (PF) and the Extended Kalman filter (EKF). The OKPS is tested using real data collected using a vehicle equipped with embedded sensors. Its performances are tested in comparison with the EKF, the PF and the Swarm Particle Filter (SPF). The SPF is an interesting particle based hybrid filter combining PSO and particle filtering advantages; It represents the first step of the OKPS development. The results show the efficiency of the OKPS for a high dynamic driving scenario with damaged and low quality GPS data