Assemblage d’ADN avec graphes de de Bruijn sur FPGA

Ce mémoire est consacré à la parallélisation d’un algorithme d’assemblage d’ADN de type de novo sur différentes plateformes matérielles, soit les processeurs multicoeurs et les accélérateurs de type FPGA. Plus précisément, le langage OpenCL est utilisé pour accélérer l’algorithme dont il est question, et de permettre un comparatif direct entre les les plateformes. Cet algorithme est d’abord introduit, puis son implémentation originale, développée pour une exécution sur une grappe de noeuds, est discutée. Les modifications apportées à l’algorithme dans le but de faciliter la parallélisation sont ensuite divulgées. Ensuite, le coeur du travail est présenté, soit la programmation utilisant OpenCL. Finalement, les résultats sont présentés et discutés.

Implémentation sur FPGA de l’algorithme MUSIC sur antenne-réseau expérimentale à 10 GHz

Les techniques des directions d’arrivée (DOA) sont une voie prometteuse pour accroitre la capacité des systèmes et les services de télécommunications en permettant de mieux estimer le canal radio-mobile. Elles permettent aussi de suivre précisément des usagers cellulaires pour orienter les faisceaux d’antennes dans leur direction. S’inscrivant dans ce contexte, ce présent mémoire décrit étape par étape l’implémentation de l’algorithme de haut niveau MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) sur une plateforme FPGA afin de déterminer en temps réel l’angle d’arrivée d’une ou des sources incidentes à un réseau d’antennes. Le concept du prototypage rapide des lois de commande (RCP) avec les outils de XilinxTM System generator (XSG) et du MBDK (Model Based Design Kit) de NutaqTM est le concept de développement utilisé. Ce concept se base sur une programmation de code haut niveau à travers des modèles, pour générer automatiquement un code de bas niveau. Une attention particulière est portée sur la méthode choisie pour résoudre le problème de la décomposition en valeurs et vecteurs propres de la matrice complexe de covariance par l’algorithme de Jacobi. L’architecture mise en place implémentant cette dernière dans le FPGA (Field Programmable Gate Array) est détaillée. Par ailleurs, il est prouvé que MUSIC ne peut effectuer une estimation intéressante de la position des sources sans une calibration préalable du réseau d’antennes. Ainsi, la technique de calibration par matrice G utilisée dans ce projet est présentée, en plus de son modèle d’implémentation. Enfin, les résultats expérimentaux du système mis à l’épreuve dans un environnement réel en présence d’une source puis de deux sources fortement corrélées sont illustrés et analysés.