Compilation pour cibles hétérogènes : automatisation des analyses, transformations et décisions nécessaires

Résumé : Les accélérateurs matériels, telles les cartes FPGA ou les cartes graphiques, apportent une alternative ou un complément intéressant aux processeurs multi-coeurs classiques pour de nombreuses applications scientifiques. Il est cependant coûteux et difficile d'y porter des applications existantes ; et les compilateurs standards, traditionnellement portés sur la génération de code pour processeurs séquentiels, ne disposent pas des abstractions nécessaires à la génération automatique et re-ciblable de code pour ces nouvelles cibles. Cet article présente un ensemble de transformations de code de haut niveau reposant sur une abstraction à plusieurs niveaux de l'architecture des accélérateurs actuels et permettant de construire des compilateurs spécifiques à chaque cible en se basant sur une infrastructure commune. Ces transformations ont été utilisées pour construire avec PIPS deux compilateurs complètement automatisés pour un processeur embarqué à base de FPGA et pour GPU NVIDIA avec PAR4ALL.