Hoje em dia, desenvolvedores de sistemas embarcados enfrentam uma crescente complexidade de projeto, tanto nas aplicações quanto nas plataformas usadas para executá-las. O uso de plataformas complexas faz com que os engenheiros precisem fazer escolhas não-triviais, e muitas vezes contra-intuitivas durante a fase de projeto. Para permitir que os projetistas gerenciem esta complexidade, o uso de metodologias baseadas em modelos tem atraído atenção, e dentro deste contexto, a metodologia HIPAO2 está sendo desenvolvida dentro da UFRGS. Dentre os problemas que os engenheiros precisam enfrentar, o mapeamento entre tarefas e processadores em sistemas multiprocessados heterogêneos é um problema NP-completo, onde o espaço de projeto rapidamente se torna grande demais para que seja explorado satisfatoriamente de maneira manual. Este trabalho detalha a extensão das ferramentas que suportam a metodologia HIPAO2, de maneira a incluir facilidades de Exploração de Espaço de Projeto semi-automática para a solução deste problema. A ferramenta proposta faz uso de um algoritmo genético multiobjetivo para evidenciar tradeoffs existentes no projeto, e algoritmos de análise de aplicações modeladas como synchronous dataflow para avaliar possíveis mapeamentos sem um custo computacional proibitivo. / Designers of today’s embedded systems are faced with increasing complexity both in the applications being developed and the platforms they run on. The use of complex platforms means that the engineers need to make non-trivial and many times non-intuitive decisions during the design phase. To help developers work with this complexity, model-driven techniques are gaining attention, and in this context, the HIPAO2 model-driven engineering methodology is being developed at UFRGS. Among the problems that designers must solve, the task-to-processor mapping in heterogeneous multiprocessor systems is an NP-complete problem and the design space will quickly become too large to be explored adequately by humans. This work details the extension of the tools that support HIPAO2 to include semiautomatic Design-Space Exploration capabilities for the mapping problem. The proposed tool includes the use of a multiobjective genetic algorithm to make tradeoffs explicit to the designers; it also uses synchronous dataflow analysis algorithms to evaluate potential alternatives with a reasonable computational cost.

Finite element analysis (FEA) software is used to obtain linear and non-linear solutions to one, two, and three-dimensional (3-D) geometric problems that will see a particular load and constraint case when put into service. Parametric FEA models are commonly used in iterative design processes in order to obtain an optimum model given a set of loads, constraints, objectives, and design parameters to vary. In some instances it is desirable for a designer to obtain some intuition about how changes in design parameters can affect the FEA solution of interest, before simply sending the model through the optimization loop. This could be accomplished by running the FEA on the parametric model for a set of part family members, but this can be very timeconsuming and only gives snapshots of the models real behavior. The purpose of this thesis is to investigate a method of visualizing the FEA solution of the parametric model as design parameters are changed in real-time by approximating the FEA solution using surrogate modeling methods. The tools this research will utilize are parametric FEA modeling, surrogate modeling methods, and visualization methods. A parametric FEA model can be developed that includes mesh morphing algorithms that allow the mesh to change parametrically along with the model geometry. This allows the surrogate models assigned to each individual node to use the nodal solution of multiple finite element analyses as regression points to approximate the FEA solution. The surrogate models can then be mapped to their respective geometric locations in real-time. Solution contours display the results of the FEA calculations and are updated in real-time as the parameters of the design model change.

Le chiffrement homomorphe est un système de cryptographie permettant la manipulation de données chiffrées. Cette propriété offre à un utilisateur la possibilité de déléguer des traitements sur ses données privées, à un tiers non fiable sur un serveur distant, sans perte de confidentialité.Bien que les recherches sur l'homomorphe soient, à ce jour, encore récentes, de nombreux schémas de chiffrement ont été mis au point. Néanmoins, ces schémas souffrent de quelques inconvénients, notamment, de temps d'exécution particulièrement longs et de coûts mémoire importants. Ces limitations rendent difficile la comparaison des schémas afin de déterminer lequel serait le plus adapté pour une application donnée, c’est-à-dire le moins coûteux en temps et en mémoire.Ce manuscrit présente PAnTHErS, un outil rassemblant plusieurs fonctionnalités permettant de répondre à la problématique citée ci-dessus. Dans l'outil PAnTHErS, les schémas de chiffrement homomorphe sont tout d'abord représentés dans un format commun grâce à une méthode de modélisation. Puis, une analyse théorique estime, dans le pire cas, la complexité algorithmique et le coût mémoire de ces schémas en fonction des paramètres d’entrée fournis. Enfin, une phase de calibration permet la conversion des analyses théoriques en résultats concrets : la complexité algorithmique est convertie en un temps d'exécution estimé en secondes et le coût mémoire en une consommation estimée en mébioctets.Toutes ces fonctionnalités associées ont permis la réalisation d’un module d'exploration qui, à partir d'une application, sélectionne les schémas ainsi que les paramètres d'entrée associés produisant des temps d'exécution et coûts mémoire proches de l'optimal. / Homomorphic encryption (HE) is a cryptographic system allowing to manipulate encrypted data. This property enables a user to delegate treatments on private data to an untrusted third person on a distant server, without loss of confidentiality.Even if current researches in HE domain are still young, numerous HE schemes have been created. Nevertheless, those schemes suffer from some drawbacks, especially, from too long execution times and important memory costs. These restrictions make difficult to compare schemes in order to define which one is the most appropriate for a given application, i. e. the less expensive in terms of time and memory.This thesis presents PAnTHErS, a tool gathering several features to answer to the previous problem. In the tool PAnTHErS, homomorphic encryption schemes are first represented into a common structure thanks to a modeling method. Then, a theoretical analysis evaluates, in the worst case, computational complexity and memory consumption of those schemes according to given input parameters. Finally, a calibration phase enables conversion of theoretical analysis into concrete results: computational complexity is converted into an estimated execution time in seconds and memory cost into an estimated consumption in mebibytes.These gathered features allowed the creation of an exploration method which, from an application, selects best schemes and associated input parameters that implies close to optimal execution times and memory costs.

In a multi-agent system (MAS), the overall performance is greatly influenced by both the design and the control of the agents. The physical design determines the agent capabilities, and the control strategies drive the agents to pursue their objectives using the available capabilities. The objective of this thesis is to incorporate control strategies in the early conceptual design of an MAS. As such, this thesis proposes a methodology that mainly explores the interdependency between the design variables of the agents and the control strategies used by the agents. The output of the proposed methodology, i.e. the interdependency between the design variables and the control strategies, can be utilized in the requirement analysis as well as in the later design stages to optimize the overall system through some higher fidelity analyses. In this thesis, the proposed methodology is applied to a persistent multi-UAV surveillance problem, whose objective is to increase the situational awareness of a base that receives some instantaneous monitoring information from a group of UAVs. Each UAV has a limited energy capacity and a limited communication range. Accordingly, the connectivity of the communication network becomes essential for the information flow from the UAVs to the base. In long-run missions, the UAVs need to return to the base for refueling with certain frequencies depending on their endurance. Whenever a UAV leaves the surveillance area, the remaining UAVs may need relocation to mitigate the impact of its absence. In the control part of this thesis, a set of energy-aware control strategies are developed for efficient multi-UAV surveillance operations. To this end, this thesis first proposes a decentralized strategy to recover the connectivity of the communication network. Second, it presents two return policies for UAVs to achieve energy-aware persistent surveillance. In the design part of this thesis, a design space exploration is performed to investigate the overall performance by varying a set of design variables and the candidate control strategies. Overall, it is shown that a control strategy used by an MAS affects the influence of the design variables on the mission performance. Furthermore, the proposed methodology identifies the preferable pairs of design variables and control strategies through low fidelity analysis in the early design stages.

Objetivando implementar um sistema embarcado baseado principalmente em software, duas abordagens ortogonais estão sendo propostas: Desenvolvimento Baseado em Plataformas, que maximiza o reuso; Desenvolvimento Baseado em Modelos, que aumenta o nível de abstração utilizando conceitos de orientação a objetos e UML para modelar uma aplicação. Porém, com o aumento do nível de abstração, engenheiros de software não possuem a idéia exata do impacto de suas decisões de modelagem em questões importantes, como desempenho, e consumo de energia e de memória para uma plataforma embarcada específica. Neste trabalho, propõe-se estimar a memória de dados e de programa, o desempenho e o consumo de energia, diretamente de especificações em UML, como intuito de realizar a exploração do espaço de projeto já nos estágios iniciais do processo de desenvolvimento. Resultados experimentais apresentam erros reduzidos, quando componentes da plataforma são reutilizados e seus custos já são conhecidos para uma plataforma alvo. Aplicações reais foram modeladas de diferentes formas e demonstram a eficiência da abordagem de estimativa para o estagio inicial de exploração do espaço de projeto, permitindo ao desenvolvedor avaliar e comparar diferentes soluções de modelagem. Os valores estimados utilizados na exploração do espaço de projeto podem alcançar taxas de erros inferiores a 5%. / In order to quickly implement an embedded system that is mainly based on software, two orthogonal approaches have been proposed: Platform-based Design, which maximizes the reuse of components; and Model Driven Development, which rises the abstraction level by using object-oriented concepts and UML for modeling an application. However, with this increasing of the abstraction level, software engineers do not have an exact idea of the impact of their modeling decisions on important issues such as performance, energy, and memory footprint for a given embedded platform. This work proposes to estimate data and program memory, performance, and energy directly from UML model specifications to explore the design space in the early steps of development process. Experimental results show a very small estimation error when platform components are reused and their costs on the target platform are already known. Real-life applications are modeled in different ways and demonstrate the effectiveness of the estimates in an early design space exploration, allowing the designer to evaluate and compare different modeling solutions. The estimated values used in the design space exploration can achieve errors as low as 5%.

Atualmente, novas metodologias de projeto são necessárias devido a crescente complexidade dos sistemas embarcados. Metodologias no nível de sistema são propostas para auxiliar o projetista a lidar com a crescente complexidade, iniciando o projeto em um nível de abstração mais alto que o nível de transferência de registradores. Ferramentas de estimativa de desempenho são uma importante parte das metodologias no nível de sistema, visto que as mesmas auxiliam a exploração do espaço de projeto desde os estágios iniciais. O objetivo desta tese é definir uma metodologia integrada para estimativa de desempenho do software. Atualmente, nota-se a crescente utilização de software embarcado, inclusive utilizando múltiplos processadores, visando atender os requisitos de flexibilidade, desempenho e potência consumida. O desenvolvimento de estimadores de desempenho de software não é trivial, devido à utilização de processadores embarcados com arquiteturas avançadas. Para auxiliar a seleção do processador no nível da especificação do sistema, um novo modelo de estimador do desempenho do software baseado em redes neurais é proposto. Redes neurais mostraram-se uma solução adequada para uma rápida estimativa de desempenho em um estágio inicial do projeto. Para realizar a análise do desempenho do software no nível funcional do barramento, onde o mapeamento do hardware e software já está definido, é utilizado um modelo global de simulação, chamado de protótipo virtual. A metodologia de análise de desempenho proposta neste trabalho é integrada a um ambiente para refinamento de interfaces de hardware e software chamada ROSES. A metodologia proposta é avaliada através de um estudo de caso de uma arquitetura multiprocessada de um codificador MPEG4. / Nowadays, embedded system complexity requires new design methodologies. System-level methodologies are proposed to cope with this complexity, starting the design above the register-transfer level. Performance estimation tools are an important piece of system-level design methodologies, since they are used to aid design space exploration at an early design stage. The goal of this thesis is to define an integrated methodology for software performance estimation. Currently, embedded software usage is increasing, becoming multiprocessor system-on-chip a common solution to cope with flexibility, performance, and power requirements. The development of accurate software performance estimators is not trivial, due to the increased complexity of embedded processors. To drive processor selection at specification level, a novel analytic software performance estimator based on neural networks is proposed. The neural network enables a fast estimation at an early design stage. To target the software performance analysis at bus functional level, where mapping of the hardware and software components is already established, we use a global simulation model supporting performance profiling. The proposed software performance estimation methodology is linked to a hardware and software interface refinement environment named ROSES. The proposed methodology is evaluated through a case study of a multiprocessor MPEG4 encoder.

A complexidade no projeto de sistemas eletrônicos tem aumentado devido à evolução tecnológica e permite a concepção de sistemas inteiros em um único chip (SoCs – do inglês, Systems-on-Chip). Com o objetivo de reduzir a alta complexidade de projeto, custos de projeto e o tempo de lançamento do produto no mercado, os sistemas são desenvolvidos em módulos funcionais, pré-verificados e pré-projetados, denominados de núcleos de propriedade intelectual (IP – do inglês, Intellectual Property). Esses núcleos IP podem ser reutilizados de outros projetos ou adquiridos de terceiros. Entretanto, é necessário prover uma estrutura de comunicação para interligar esses núcleos e as estruturas atuais (barramentos) são inadequadas para atender as necessidades dos futuros SoCs (compartilhamento de banda, falta de escalabilidade). As redes-em-chip (NoCs{ XE "NoCs" } – do inglês, Networks-on-Chip) vêm sendo apresentadas como uma solução para atender essas restrições. No desenvolvimento de sistemas embarcados baseados em redes-em-chip, deve-se personalizar a rede para atendimento de restrições. Essa exploração de espaço de projeto (EEP), segundo uma infinidade de trabalhos, é realizada em tempo de projeto, supondo-se que é conhecido o perfil das aplicações que devem ser executadas pelo sistema. No entanto, cada vez mais sistemas embarcados aproximam-se de dispositivos genéricos de processamento (como palmtops), onde as tarefas a serem executadas não são inteiramente conhecidas a priori. Com a mudança dinâmica da carga de trabalho de um sistema embarcado, a busca pelo atendimento de requisitos pode então ser enfrentada por mecanismos adaptativos, que implementam dinamicamente a EEP. No âmbito deste trabalho, a EEP em tempo de execução provê mecanismos adaptativos que deverão realizar suas funções para atendimento de restrições de projeto. Consequentemente, EEP em tempo de execução pode permitir resultados ainda melhores, no que diz respeito a sistemas embarcados com restrições de projetos rígidas. É possível maximizar o tempo de duração da energia da bateria que alimenta um sistema embarcado ou, até mesmo, diminuir a taxa de perda de deadlines em um sistema de tempo real soft, realocando em tempo de execução tarefas de modo a gerar menor taxa de comunicação entre os processadores, desde que o sistema seja executado em um tempo suficiente para amortizar os custos de migração. Neste trabalho, foi utilizada a combinação de heurísticas de alocação da área dos Sistemas Computacionais Distribuídos como, por exemplo, algoritmos bin-packing e linear clustering. Resultados mostraram que a realocação de tarefas, utilizando uma combinação Worst-Fit e Linear Clustering, reduziu o consumo de energia e a taxa de perda de deadlines em 17% e 37%, respectivamente, utilizando o modelo de migração por cópia. / The complexity of electronic systems design has been increasing due to the technological evolution, which now allows the inclusion of a complete system on a single chip (SoC – System-on-Chip). In order to cope with the corresponding design complexity and reduce design costs and time-to-market, systems are built by assembling pre-designed and pre-verificated functional modules, called IP (Intellectual Property) cores. IP cores can be reused from previous designs or acquired from third-party vendors. However, an adequate communication architecture is required to interconnect these IP cores. Current communication architectures (busses) are unsuitable for the communication requirements of future SoCs (sharing of bandwidth, lack of scalability). Networks-on-Chip (NoC) arise as one of the solutions to fulfill these requirements. While developing NoC-based embedded systems, the NoC customization is mandatory to fulfill design constraints. This design space exploration (DSE), according to most approaches in the literature, is achieved at compile-time (off-line DSE), assuming the profiles of the tasks that will be executed in the embedded system are known a priori. However, nowadays, embedded systems are becoming more and more similar to generic processing devices (such as palmtops), where the tasks to be executed are not completely known a priori. Due to the dynamic modification of the workload of the embedded system, the fulfillment of requirements can be accomplished by using adaptive mechanisms that implement dynamically the DSE (run-time DSE or on-line DSE). In the scope of this work, DSE is on-line. In other words, when the system is running, adaptive mechanisms will be executed to fulfill the requirements of the system. Consequently, on-line DSE can achieve better results than off-line DSE alone, especially considering embedded systems with tight constraints. It is thus possible to maximize the lifetime of the battery that feeds an embedded system, or even to decrease the deadline miss ratio in a soft real-time system, for example by relocating tasks dynamically in order to generate less communication among the processors, provided that the system runs for enough execution time in order to amortize the migration overhead.In this work, a combination of allocation heuristics from the domain of Distributed Computing Systems is applied, for instance bin-packing and linear clustering algorithms. Results shows that applying task reallocation using the Worst-Fit and Linear Clustering combination reduces the energy consumption and deadline miss ratio by 17% and 37%, respectively, using the copy task migration model.

O software vem se tornando cada vez mais o principal fator de custo no desenvolvimento de dispositivos embarcados. Atualmente, com o aumento aumentando da complexidade dos sistemas embarcados, se faz necessário o uso de técnicas e metodologias que, ao mesmo tempo, permitam o aumento da produtividade do desenvolvimento de software e permitam manipular as restrições dos sistemas embarcados como tamanho de memória, comportamento de tempo real, desempenho e energia. A análise e projeto orientado a objetos são altamente conhecidos e utilizados na comunidade de engenharia de software. Este paradigma auxilia no desenvolvimento e manutenção do software, porém apresenta uma signi cativa sobrecarga em termos de memória, desempenho e tamanho do código. Esta tese introduz uma metodologia e um conjunto de ferramentas que permitem o uso concomitante de orientação a objetos e os diferentes requisitos dos sistemas embarcados. Para atingir este objetivo, esta tese apresenta uma metodologia para exploração de software embarcado orientado a objetos que permite melhoria em diferentes níveis do processo de desenvolvimento do software baseado em diferentes implementações do mesmo processador. Os resultados da metodologia são apresentados baseados na aplicação de um tocador de MP3. / Software is increasingly becoming the major cost factor for embedded devices. Nowadays, with the growing complexity of embedded systems, it is necessary to use techniques and methodologies that can, at the same time, increase software productivity and manipulate embedded systems constraints - like memory footprint, real-time behavior, performance and energy. Object-oriented modeling and design is a widely known methodology in software engineering. This paradigm may satisfy software portability and maintainability requirements, but it presents overhead in terms of memory, performance and code size. This thesis introduces a methodology and a set of tools that can deal, at the same time, with object orientation and di erent embedded systems requirements. To achieve this goal, the thesis presents a methodology to explore object-oriented embedded software improving di erent levels in the software design based on di erent implementations with the same processor. The results of the methodology are presented based on an MP3 player application.

A crescente demanda por alto desempenho computacional e massivo processamento de dados tem impulsionado o desenvolvimento de sistemas-on-chip. Um dos alvos de implementação para sistemas digitais complexos são os dispositivos FPGA (Field-programmable Gate Array), muito utilizados para prototipação de sistemas e rápido desenvolvimento de produtos eletrônicos complexos. Certos aspectos ineficientes relacionados aos dispositivos FPGA estão relacionadas com degradação no desempenho e na potência consumida em relação ao projeto de hardware customizado. Neste contexto, esta dissertação de mestrado propõe um estudo sobre técnicas de otimização em FPGAs. Este trabalho apresenta uma revisão da literatura sobre os métodos de redução de potência e área aplicados ao projeto de FPGA. Técnicas para aumento de desempenho e aceleração do tempo de desenvolvimento de projetos são apresentadas com base em referencias clássicas e do estado-da-arte. O principal foco deste trabalho é discutir sobre as técnicas de alto nível e apresentar os resultados obtidos nesta área, comparando com os projetos HDL (Hardware Description Language) codificados a mão. Neste trabalho, é apresentado uma metodologia para o desenvolvimento rápido projetos digitais utilizando ambientes HLS (High-Level Synthesis. Estes métodos incluem eficiente particionamento de código de alto nível, para a correta exploração de diretivas de síntese em ferramentas HLS. Porém, o fluxo HLS não guiado apresentou pobres resultados de síntese quando comparado com modelos HDL codificado a mão. Para preencher essa lacuna, foi desenvolvido um método iterativo para exploração de espaço de projeto com o objetivo de melhorar os resultados de área. Nosso método é descrito em uma linguagem de script de alto nível e é compatível com o VivadoTM HLS Compiler. O método proposto é capaz de detectar pontos chave para otimização, inserção automatica de diretivas síntese e verificação dos resultados com objetivo de reduzir o consumo de área. Os resultados experimentais utlizando o método de DSE (Design Space Exploration) provaram ser mais eficazes que o fluxo HLS não guiado, em ao menos 50% para um processador VLIW e em 43% para um filtro FIR (Finite Impulse Response de 12a ordem. Os resultados em área, em termos de flip-flops, foram até 4X menores em comparação com o fluxo HLS não guiado, enquanto redução no desempenho ficou em cerca de 38%, no caso do processador VLIW. No exemplo do filtro FIR, a redução no número flip-flops chegou a 3X, sem relevante aumento no número de LUTs e redução no desempenho. / The increasing demand for high computational performance and massive data processing has driven the development of systems-on-chip. One implementation target for complex digital systems are FPGA (Field-programmable Gate Array) devices, heavily used for prototyping systems or complex and fast time-to-market electronic products development. Certain inefficient aspects of FPGA devices relate to performance and power degradation with respect to custom hardware design. In this context, this master thesis proposes a survey on FPGA optimization techniques. This work presents a literature review on methods of power and area reduction applied to FPGA designs. Techniques for performance increasing and design speedup enhancing will be presented based on classic and state-of-the-art academic works. The main focus of this work is to discuss high-level design techniques and to present the results obtained in synthesis examples we developed, comparing with hand-coded HDL (Hardware Description Language) designs. In this work we present our methodology for fast digital design development using High-Level Synthesis (HLS) environments. Our methods include efficient high-level code partitioning for proper synthesis directives exploration in HLS tools. However, a non-guided HLS flow showed poor synthesis results when compared to hand-coded HDL designs. To fill this gap, we developed an iterative design space exploration method aiming at improving the area results. Our method is described in a high-level script language and it is compatible with the Xilinx VivadoTM HLS compiler. Our method is capable of detecting optimization checkpoints, automatic synthesis directives insertion, and check the results aiming at reducing area consumption. Our Design Space Exploration (DSE) experimental results proved to be more efficient than non-guided HLS design flow by at least 50% for a VLIW (Very Long Instruction Word) processor and 62% for a 12th-order FIR (Finite Impulse Response) filter implementation. Our area results in terms of flip-flops were up to 4X lower compared to a non-guided HLS flow, while the performance overhead was around 38%, for the VLIW processor compilation. In the FIR filter example, the flip-flops reduction were up to 3X, with no relevant LUTs and performance overhead.

Hoje em dia, desenvolvedores de sistemas embarcados enfrentam uma crescente complexidade de projeto, tanto nas aplicações quanto nas plataformas usadas para executá-las. O uso de plataformas complexas faz com que os engenheiros precisem fazer escolhas não-triviais, e muitas vezes contra-intuitivas durante a fase de projeto. Para permitir que os projetistas gerenciem esta complexidade, o uso de metodologias baseadas em modelos tem atraído atenção, e dentro deste contexto, a metodologia HIPAO2 está sendo desenvolvida dentro da UFRGS. Dentre os problemas que os engenheiros precisam enfrentar, o mapeamento entre tarefas e processadores em sistemas multiprocessados heterogêneos é um problema NP-completo, onde o espaço de projeto rapidamente se torna grande demais para que seja explorado satisfatoriamente de maneira manual. Este trabalho detalha a extensão das ferramentas que suportam a metodologia HIPAO2, de maneira a incluir facilidades de Exploração de Espaço de Projeto semi-automática para a solução deste problema. A ferramenta proposta faz uso de um algoritmo genético multiobjetivo para evidenciar tradeoffs existentes no projeto, e algoritmos de análise de aplicações modeladas como synchronous dataflow para avaliar possíveis mapeamentos sem um custo computacional proibitivo. / Designers of today’s embedded systems are faced with increasing complexity both in the applications being developed and the platforms they run on. The use of complex platforms means that the engineers need to make non-trivial and many times non-intuitive decisions during the design phase. To help developers work with this complexity, model-driven techniques are gaining attention, and in this context, the HIPAO2 model-driven engineering methodology is being developed at UFRGS. Among the problems that designers must solve, the task-to-processor mapping in heterogeneous multiprocessor systems is an NP-complete problem and the design space will quickly become too large to be explored adequately by humans. This work details the extension of the tools that support HIPAO2 to include semiautomatic Design-Space Exploration capabilities for the mapping problem. The proposed tool includes the use of a multiobjective genetic algorithm to make tradeoffs explicit to the designers; it also uses synchronous dataflow analysis algorithms to evaluate potential alternatives with a reasonable computational cost.