Activité de recherche

Conception d'algorithmes parallèles pour les architectures généralistes (CPU multicoeurs SIMD, DSP, GPU), les systèmes embarqués et les systèmes manycores. Customisation de processeur "softcore", étude des formats de calcul flottant en demi-précision F16 pour le traitement d'images et la vision par ordinateur. optimisation de codes HPC. Etiquetage et Analyse en Composantes Connexes.

3 Doctorants (Direction de recherche / Co-encadrement)

• CARRASCAL MANZANARES Carlos : Parallélisation multi-niveaux d’un code éléments finis basé sur une stratégie de décomposition de domaine. Application au contrôle non-destructif par ultrasons.
• LEMAITRE Florian : optimisation et transformations d'algorithmes pour l'expérience LHCb.
• PETRETO Andrea : Traitement spatio-temporel temps-réel pour caméra à large bande spectrale.

Publications 2009-2018

• 2018
  • O. Haggui, C. Tadonki, L. Lacassagne, F. Sayadi, O. Bouraoui : “Harris corner detection on a NUMA manycore”, Future Generation Computer Systems, (Elsevier) (2018)
  • F. Lemaitre, B. Couturier, L. Lacassagne : “Small SIMD Matrices for CERN High Throughput Computing”, WPMVP 2018 Workshop on Programming Models for SIMD/Vector Processing, Vienna, Austria, (ACM Press) (2018)
  • D. Mercadier, P.‑�. Dagand, L. Lacassagne, G. Muller : “Usuba, Optimizing & Trustworthy Bitslicing Compiler”, Workshop on Programming Models for SIMD/Vector Processing, Vienna, Austria (2018)
• 2017
  • F. Lemaitre, B. Couturier, L. Lacassagne : “Cholesky Factorization on SIMD multi-core architectures”, Journal of Systems Architecture, (Elsevier) (2017)
  • C. CARRASCAL‑MANZANARES, A. Imperiale, G. Rougeron, V. Bergeaud, L. Lacassagne : “A fast implementation of a spectral finite elements method on CPU and GPU applied to ultrasound propagation”, International Conference on Parallel Computing, vol. 32, Parallel Computing is Everywhere, Bologna, Italy, pp. 339-348, (IOS Press), (ISBN: 978-1-61499-843-3) (2017)
  • L. Cabaret, L. Lacassagne, D. Etiemble : “Distanceless Label Propagation: an Efficient Direct Connected Component Labeling Algorithm for GPUs”, IPTA2017 - International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications, Montreal, Canada (2017)
  • C. Tadonki, O. Haggui, L. Lacassagne : “Harris Corner Detection on a NUMA Manycore”, n°E-424 (2017)
• 2016
  • Ah. Ben Abdallah, M. Gouiffès, L. Lacassagne : “A Modular System for Global and Local Abnormal Event Detection and Categorization in Videos”, Machine Vision and Applications, vol. 27 (4), Machine Vision and Applications, pp. 463-481, (Springer Verlag) (2016)
  • L. Cabaret, L. Lacassagne, D. Etiemble : “Parallel Light Speed Labeling: an efficient connected component algorithm for labeling and analysis on multi-core processors”, Journal of Real-Time Image Processing, (Springer Verlag) (2016)
  • L. Lacassagne, L. Cabaret, D. Etiemble, F. Hebbache, A. Petreto : “A new SIMD iterative connected component labeling algorithm”, Principles and Practice of Parallel Programming / WVMVP, Barcelone, Spain (2016)
  • F. Lemaitre, L. Lacassagne : “Batched Cholesky Factorization for tiny matrices”, Design and Architectures for Signal and Image Processing (DASIP), Rennes, France, pp. 1-8 (2016)
• 2015
  • L. Lacassagne, L. Cabaret, D. Etiemble : “Parallel light speed labeling: An efficient connected component labeling algorithm for multi-core processors”, IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Quebec, Canada, pp. 3486-3489, (IEEE) (2015)
• 2009
  • L. Lacassagne, A. Manzanera, J. Denoulet, A. Mérigot : “High performance motion detection: some trends toward new embedded architectures for vision systems”, Journal of Real Time Image Processing, vol. 4 (2), Springer (Ed.), pp. 127-146, (ISBN: 1861-8200) (2009)