Abstract FR:

Cette thèse présente une nouvelle approche pour prédire les performances, qui a été implantée et expérimentée. Elle est appelée l'analyse de complexité dans l'environnement de programmation de Pips. Nous montrons comment et avec quelle précision notre modèle de complexité, basé sur des approximations polynomiales, permet d'estimer les temps d'exécution des programmes fortran. Différentes travaux théoriques et pratiques sont présentes: (1) approximation des temps d'exécution par des polynômes. (2) modélisation d'une machine séquentielle. (3) implémentation d'un estimateur automatique. (4) validation sur une machine séquentielle. (5) modélisation d'une machine parallèle. Dans cette thèse nous montrons d'abord comment une librairie de polynômes peut être utilisée pour construire un estimateur statique de temps d'exécution. Nous présentons ensuite de nombreuses expériences pour vérifier que les effets du compilateur et des caractéristiques de la machine peuvent être résumés à l'aide d'une simple liste de coefficients. En supposant que la probabilité des branchements conditionnels est de 50%, et en gardant les variables inconnues telles que, nous avons estimé les temps avec succès les temps d'exécution de programmes réels. Pour le module eflux de flo52, un programme du perfect club, les différences entre les temps d'exécutions réels et estimés sont en dessous de 5% pour une large plage de paramètres d'entre. Enfin, nous avons fait une série de tests sur une multiprocesseurs Mimd à mémoire partagée, le BBN TC2000. Nous avons montré que les résultats obtenus sur machines séquentielles peuvent être étendus aux machines parallèles avec des modifications mineures de l'algorithme. Plusieurs algorithmes empiriques ont été dérivés des résultats expérimentaux pour modéliser les boucles parallèles.