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Informations de connexion :

Diffusion publique dans une salle virtuelle Teams. Accès de meilleure qualité via Teams mais possible également sans authentification depuis un navigateur (chrome est recommandé). L'accès sera ouvert à partir de 9h45 en tant que « participant » (micro et video non activés par défaut).

Lien de diffusion.

Composition du Jury :

Jérôme IdierDirecteur de recherche CNRS (L2SN)rapporteur

Olivier Romain Professeur des universités, Université Cergy-Pontoise (ETIS) rapporteur

Mickael KrajeckiProfesseur des universités, Université de Reims Champagne-Ardenne (CReSTIC) rapporteur

Françoise Peyrin Directrice de recherche, INSERM (CREATIS) examinatrice

André Ferrari Professeur des universités, Université Côte d’Azur (Lagrange) examinateur

Stéphane VialleProfesseur de CentraleSupélec (LRI) examinateur

Alain MérigotProfesseur des universités, Université Paris Saclay (SATIE) examinateur

Résumé des travaux :

L’amélioration constante de la résolution des instruments parallèlement à la complexité grandissante des méthodes de reconstruction basées sur des modèles de plus en plus précis, s’accompagne d’un besoin croissant en puissance de calcul. Les cartes accélératrices constituées de puces GPUs ou FPGAs sont une opportunité pour réduire ce fossé technologique existant entre les systèmes d’acquisition et de reconstruction. Dans le contexte particulier de la résolution de problèmes inverses mal posés, mes travaux de recherche en adéquation algorithme architecture au sein du GPI visent à prendre en compte en amont de la définition des méthodes, les limitations et le potentiel des architectures d'accélération. Après une présentation des parallélismes offerts par les architectures GPU et FPGA, le contexte algorithmique des méthodes bayésiennes et leur application en reconstruction tomographique y sont exposés ; cet HDR se focalise ensuite sur l’accélération des opérateurs de projection/rétroprojection et de convolution utilisés en tomographie et radioastronomie, puis sur la parallélisation de toute la boucle itérative des méthodes d’inversion afin de les faire résider entièrement sur des serveurs multiGPUs. Enfin, les perspectives à court et moyen terme de ces travaux sont exposées.