Résumé
Les processeurs graphiques (GPU) actuels offrent une importante puissance de calcul disponible à faible coût. Ce fait a conduit à détourner leur emploi pour réaliser du calcul non graphique, donnant naissance au domaine du calcul généraliste sur processeur graphique (GPGPU). Cette thèse considère d'une part des techniques logicielles pour tirer parti de l'ensemble des opérateurs arithmétiques spécifiques aux GPU dans le cadre du calcul scientifique, et d'autre part des adaptations matérielles aux GPU afin d'exécuter plus efficacement les applications généralistes. En particulier, nous identifions la régularité parallèle comme une opportunité d'optimisation des architectures parallèles, et exposons son potentiel par la simulation d'une architecture GPU existante. Nous considérons ensuite deux alternatives permettant d'exploiter cette régularité. D'une part, nous mettons au point un mécanisme matériel dynamique afin d'améliorer l'efficacité énergétique des unités de calcul. D'autre part, nous présentons une analyse statique opérée à la compilation permettant de simplifier le matériel dédié au contrôle dans les GPU.