Algorithmes de la morphologie mathématique pour - Pastel - HAL

Algorithmes de la morphologie mathématique pour les architectures orientées fluxJaromír BRAMBORmême routine est exécutée sur plusieurs processeurs, physiques ou logiques, en traitant plusieurs donnéesen même temps. La fig. 3.17 illustre cette situation.DDf(D)f(D)T 1D D D DDIVDDT 2f(D)f(D)CQRf(D) f(D)f(D) f(D)D∆tDTnf(D)f(D)FIG. 3.17 : Calcul sur un stream en utilisant les fils d’exécution et l’approche Divide ans Conquer, T ∗ - thread,DIV - phase de division du stream, CQR - phase conquer, collecte des résultats, D - donnée, f - fonction dukernelLa différence entre le traitement du stream en parallèle comme on l’a présenté dans la section 3.4.1et sur la fig. 3.9(b), page 44, qui correspond au paradigme nommé processor farm ; et le traitement dustream en fils d’exécution qui correspond au paradigme Divide and Conquer réside dans le fait que pourle dernier, les unités parallèles de traitement des threads ne peuvent pas être englobées dans un macrobloc et être perçues comme une seule macro unité traitant le stream. En effet, nous divisons physiquementle stream principal en autant de sous-streams qu’il y a de fils d’exécution. Ainsi, le procédé Divide andConquer est bien perceptible.Les architectures contemporaines GPPMM, cf. 1.2 dans le chapitre Motivation, page 20, utilisentles fonctionnalités SIMD incorporées dans les instructions et implémentent le parallélisme de donnéesau niveau des registres. Nous parlons ainsi du traitement SWAR Nor01 , autrement dit traitement SIMD àl’intérieur d’un registre (angl. SIMD Within A Register), qui correspond au Subword Parallelism dans ledomaine de traitement des signaux. Les GPPMM sont également dotés, outre ces fonctionnalités multimédia,des fonctionnalités matérielles pour l’exécution à plusieurs fils. Elle nous ouvrent ainsi un autrechamp d’applications. En exploitant le parallélisme présent dans les traitements d’images par la morphologiemathématique, nous pouvons facilement augmenter la performance finale de nos algorithmes surces architectures.L’utilisation des capacités MT dans les applications du traitement d’images devient progressivementune technique courante CHD+ 02 mais son implémentation appartient au domaine de la programmationspécialisée. Nous distinguons deux approches dans le développement de ces applications :• développement manuel qui consiste en programmation d’une application multithread à l’aide desméthodes explicites telles que l’utilisation des bibliothèques pour la création, gestion et synchronisationdes threads (Win32 ou POSIX). La restructuration complète du code est exigée pour unetelle implémentation.• développement automatique ou semi-automatique à l’aide d’un compilateur. Dans le cas automatiquec’est le compilateur lui-même qui reconnaît les structures parallèles et les traduit en threads.Dans le cas semi-automatique c’est le programmeur qui marque, à l’aide des commandes du préprocesseur,les parties du code à paralléliser qui sont ensuite transformées par le compilateur. Il yincorpore ses propres fonctions pour l’exécution des régions en parallèle. Tel est le cas de l’APIOpenMP Ope06 qui est intégré, parmi d’autres, dans les compilateurs Intel Bre05, TBG+ 02 du C++ etdu Fortran.50