Dada a grande diversidade de aplicações embarcadas presentes nos atuais dispositivos portáveis, ambos os paralelismos em nível de threads e de instruções devem ser explorados para obter ganhos de desempenho e energia. Enquanto MPSoCs (sistemas em chip de múltiplos núcleos) são amplamente usados para esse propósito, estes falham quando consideramos produtividade de software, já que eles são compostos de chips com diferentes arquiteturas que precisam ser programados separadamente. Por outro lado, processadores multi núcleos de propósito geral implementam a mesma arquitetura, mas são compostos de núcleos homogêneos de processadores superescalares que consomem muita potência. Nesta dissertação, propõe-se um novo sistema, que tira proveito de circuitos reconfiguráveis para criar diferentes organizações que implementam a mesma arquitetura, capazes de apresentar alto desempenho com baixo custo energético. Para garantir a compatibilidade binária, usa-se um mecanismo de tradução binária que transforma o código a ser executado no circuito reconfigurável durante a execução. Usando aplicações representativas, mostra-se que uma versão do sistema heterogêneo pode ganhar da sua versão homogênea em média de 59% em desempenho e 10% em energia, com melhoras em EDP (Energy-Delay Product – Produto da energia pelo tempo de execução) em quase todos os cenários. Além disso, este trabalho também propõe e avalia seis escalonadores para este sistema heterogêneo: dois algoritmos estáticos, os quais alocam as threads no primeiro núcleo livre, onde elas permanecerão durante toda a execução; um escalonador direcionado por contagem de instruções, o qual realoca as threads durante pontos de sincronização de acordo com a sua contagem de instruções; um escalonador de Feedback, que usa dados de dentro da unidade reconfigurável para realocar threads; o PC-Feedback, que adiciona um mecanismo de reuso de dados ao último escalonador; e um escalonador Oráculo, que é capaz de decidir a melhor alocação de threads possível. Mostra-se que o algoritmo estático pode ter alto desempenho em aplicações com alto paralelismo, contudo para um desempenho mais uniforme em todas as aplicações os algoritmos de Feedback e PC-Feedback são mais indicados. / Given the large diversity of embedded applications one can find in current portable devices, for energy and performance reasons one must exploit both Thread- and Instruction Level Parallelism. While MPSoCs (Multiprocessor system-on-chip) are largely used for this purpose, they fail when one considers software productivity, since it comprises different ISAs (Instruction Set Architecture) that must be programmed separately. On the other hand, general purpose multicores implement the same ISA, but are composed of a homogeneous set of very power consuming superscalar processors. In this dissertation, we show how one can effectively use a reconfigurable unit to provide a number of different possible heterogeneous configurations while still sustaining the same ISA, capable of reaching high performance with low energy cost. To ensure ISA compatibility, we use a binary translation mechanism that transforms code to be executed on the fabric at run-time. Using representative benchmarks, we show that one version of the heterogeneous system can outperform its homogenous counterpart in average by 59% in performance and 10% in energy, with EDP (Energy-Delay Product) improvements in almost every scenario. Furthermore, this work also proposes and evaluates six schedulers for the heterogeneous system: two static algorithms, which allocate the threads on the first free core, where they will run during the entire execution; an Instruction Count (IC) Driven scheduler, which reallocates threads during synchronization points accordingly to their instruction count; a Feedback scheduler, which uses data from inside the reconfigurable unit to reallocate threads; the PCFeedback scheduler, that adds a reuse mechanism to the last one; and an Oracle scheduler, which is capable of deciding the best thread allocation possible. We show that the static algorithm can reach high performance in applications with high parallelism, however for uniform performance in all applications, the Feedback and PC-Feedback algorithms are better designated.

O crescente aumento da complexidade dos sistemas embarcados demanda consigo a necessidade do uso de novas abordagens que acelerem o seu desenvolvimento, como por exemplo, o desenvolvimento baseado em modelos. Essas novas abordagens buscam aumentar o nível de abstração, utilizando conceitos de orientação a objetos e UML para modelar um software embarcado. Porém, com o aumento do nível de abstração, o projetista de software embarcado não possui a ideia exata do impacto de suas decisões de modelagem em questões importantes, como desempenho, consumo de energia, entre tantas outras que são de suma importância em um projeto embarcado. Dessa forma, se fazem necessárias técnicas de análise e/ou estimação de projeto que, em um ambiente de desenvolvimento mais abstrato, possam auxiliar o projetista a tomar melhores decisões nas etapas inicias de projeto, garantindo assim, as funcionalidades (requisitos funcionais) e os requisitos não funcionais do sistema embarcado. Neste trabalho, propõe-se estimar os requisitos não funcionais de um sistema embarcado a partir de informações (métricas) extraídas das etapas iniciais do projeto. Pretende-se com isso auxiliar o projetista na exploração do espaço de projeto já nos estágios iniciais do processo de desenvolvimento, através de uma rápida realimentação sobre o impacto de uma decisão de projeto no desempenho da aplicação em uma dada plataforma de execução. Os resultados experimentais mostram a aplicabilidade da abordagem, principalmente para um ambiente de evolução e manutenção de projetos de software, onde se tem um histórico de métricas de aplicações semelhantes para serem usadas como dados de treinamento. Neste cenário, a abordagem proposta possui acurácia de pelo menos 98% para as estimativas apresentadas ao projetista. Em um cenário heterogêneo, assumindo o uso da metodologia em um sistema diferente daquele usado para treinamento, a acurácia do método de estimação cai para pelo menos 80%. / The increasing complexity of embedded systems demands the use of new approaches to accelerate their development, such as model-driven engineering. Such approaches aim at increasing the level of abstraction using concepts such as object-orientation and UML for modeling the embedded software. However, with the increase of the abstraction level, the embedded software developer looses controllability and predictability over important issues such as performance, power dissipation and memory usage for a specific embedded platform. Thus, new design estimation techniques that can be used in the early development stages become necessary. Such a strategy may help the designer to make better decisions in the early stages of the project, thus ensuring the final system meets both functional and non-functional requirements. In this work, we propose an estimation technique of non-functional requirements for embedded systems, based on data (metrics) extracted from early stages of the project. The proposed methodology allows to better explore different design options in the early steps of software development process and can therefore provide a fast and yet accurate feedback to the developer. Experimental results show the applicability of the approach, particularly for software evolution and maintenance, which has a history of similar applications metrics to be used as training data. In this scenario, the accuracy of the estimation is at least of 98%. In a heterogeneous scenario, where the estimation is performed for a system that is different from the one used during training, the accuracy drops to 80%.

The increasing dependency of man on machines have led to increase computational load on systems. The increasing computational load can be handled to some extent by scaling up processor frequencies. However, this approach has hit a frequency and power wall and the increasing awareness towards green computing discourages this solution. This leads us to use multi-core architectures. Due to the same reason, real-time systems are also migrating from single-core towards multi-core systems. While multi-core systems provide scalable high computational power, they also expose real-time systems to several challenges. Most of these challenges hamper the key property of real-time systems, i.e., predictability. In this work, we address some challenges imposed by multi-core architectures on real-time systems. We propose and evaluate several scheduling algorithms and demonstrate improved predictability and performance over existing methods. A unifying them in all our algorithms is that we explicitly consider the effects of architectural factors on the scheduling and schedulablity of real-time programs. As a case study, we use Tilera's TilePro64 platform as an example multi-core platform and implement some of our algorithms on this platform. Through this case study, we derive several useful conclusions regarding performance, predictability and practical overheads on a multi-core architecture.

Fuzz testing is a random testing technique that is effective at finding bugs in large software programs and protocols. We investigate if the technology can be used to find bugs in multi-threaded applications by fuzzing a real-time embedded avionics platform together with a tool specialized at finding data races between multiple threads. We choose to fuzz an API (available to applications executing on top) of the platform. This thesis evaluates aspects of integrating a fuzzing program, AFL and a sanitizer, ThreadSanitizer with an embedded system. We investigate the modifications needed to create a correct run-time environment for the system, including supplying test data in a safe manner and we discuss hardware dependencies. We present a setup where we show that the tools can be used to find planted data races, however slowdown introduced by the tools is significant and the fuzzer only managed to find very simple planted data races during the test runs. Our findings also indicate what appear to be conflicts in instrumentation between the fuzzer and the sanitizer.

Volvo Group Trucks Technology has found a need for a new way to present the battery status and electricity consumption of their on-board batteries in combustion engine trucks. Many battery related issues the drivers are facing could be prevented if a tool was developed that could assist with energy planning in an intuitive way. In many cases, the climate control system will constitute the bulk of the energy supplied by the battery. In addition, the climate system energy demand is dependent on both user settings and factors beyond the driver’s control. This work describes the process of developing a grey-box Simulink model able to predict the battery charge depletion rate based on signals already sampled by many Volvo truck versions. The resulting model is able to estimate the time remaining until the battery state of charge (SOC) is getting close to the crankability (starting engine) limit or risks causing battery damage. The settings of the climate system are shown to have great impact on the battery charge depletion rate. Predicting the time until the battery will reach a critical limit, and adjusting the climate system settings accordingly, can make the difference between the battery charge lasting overnight or not. A way to implement additional influences, such as sunlight, are discussed and recommendations are given.

No mercado altamente globalizado de hoje, a manutenção dos equipamentos tem se tornado um fator crucial para as empresas dos mais diversos segmentos. Técnicas de manutenção baseadas no nível de degradação dos equipamentos estão sendo preferidas em detrimento das técnicas tradicionais como manutenção corretiva e preventiva, e trazem benefícios como tempos de paradas reduzidos, tarefas de manutenção facilitadas e melhor gerenciamento de ativos. Com o desenvolvimento das técnicas de manutenção inteligente, os sistemas embarcados que comportarão estes algoritmos necessitarão cada vez mais de alta flexibilidade, combinada com alta velocidade de processamento e baixo consumo. Em outras palavras, eles tornam-se cada vez mais complexos, o que tem impacto direto no projeto destes sistemas. Neste contexto, a programação baseada em modelos em conjunto com a capacidade de geração automática de código para uma dada plataforma tem despertado grande interesse. O presente trabalho tem como objetivo realizar a análise dos espaços de projeto e também do desempenho de diferentes implementações para algoritmos de manutenção inteligente quando executados em hardware e software. A partir de implementações disponíveis nos ambientes MATLAB e LabVIEW™ de um sistema de manutenção inteligente chamado Watchdog Agent™, e utilizando ferramentas de geração automática de código, o desempenho dos sistemas de manutenção gerados é comparado usando-se parâmetros como tempo de execução e ocupação de memória ou da área do FPGA. Para os testes são utilizados dados de vibração coletados de uma bancada de testes composta por um atuador eletromecânico para válvulas. / In today’s highly globalized market, equipment maintenance has become a crucial factor for companies from several segments. Maintenance strategies based on equipment’s condition level are being preferred in place of traditional techniques such as corrective and preventive maintenance, and incur in benefits such as reduced downtime, facilitated maintenance tasks and better assets management. With the development of intelligent maintenance techniques, the embedded systems that will be used with such algorithms will need increasingly more flexibility, combined with high processing speed and low power consumption. In other words, they became increasingly more complex, what directly impact in their project. Within this context, model based engineering associated with automatic platform-specific code generation capabilities are of great interest. This work has as objective to perform a design space exploration by analyzing the performance of different implementations for intelligent maintenance algorithms when executed in hardware and software. Based on implementations available in MATLAB™ and LabVIEW™ environments of an intelligent maintenance system called Watchdog Agent, and using automatic code generation tools, the performance of the generated systems are compared using parameters such as execution time and memory or FPGA area occupation. For the validation tests, vibration data collected from a test bench composed by an electric mechanical actuator will be used.

Aplicações paralelas geralmente são executadas com o máximo número de threads de hardware disponíveis no sistema para maximizar o seu desempenho. Contudo, esta abordagem pode não ser a melhor escolha quando se busca eficiência energética e, em alguns casos, pode até mesmo degradar o desempenho. Desta maneira, o presente trabalho aplica a adaptação dinâmica do número de threads para otimizar o Energy-Delay Product (EDP) de aplicações paralelas OpenMP executadas em sistemas embarcados. Ao contrário de soluções anteriores, que focam em processadores de propósito geral (GPP, do inglês General Purpose Processors), o presente trabalho considera as características intrínsecas de sistemas embarcados, os quais geralmente possuem menos núcleos disponíveis, assim como apresentam diferenças significativas em relação à micro-arquitetura e à hierarquia de memória. Por meio de experimentos realizados em um sistema embarcado real com processador octa-core, este trabalho mostrou que a adaptação dinâmica do número de threads permite, em média, economizar 15,35% no consumo de energia com apenas 3,41% de perda de desempenho, gerando assim 12,47% de otimização de EDP em relação à configuração padrão (uso do máximo número de threads disponíveis no sistema). No melhor caso, a adaptação dinâmica foi capaz de economizar 26,97% em energia enquanto promoveu 25,74% de aumento no desempenho, resultando em 45,77% de melhora no EDP. / Parallel applications usually execute using the maximum number of threads allowed by the available hardware at hand to maximize performance. However, this approach may not be the best when it comes to energy efficiency and may even lead to performance decrease in some particular cases. In this way, the present work proposes a new apporach for the dynamic adaptation of the number of threads to optimize Energy-Delay Product (EDP) of OpenMP applications when running on Embedded Systems. Differently from previous solutions, which focus on General Purpose Processors (GPP), the current one takes into account the intrinsic characteristics of embedded systems, which usually have a lower number of cores and significantly different characteristics concerning the microarchitecture and memory hierarchy when compared to GPPs. Through experiments on a real embedded system with an octa-core processor, this work demonstrates that adapting the number of threads at runtime saves energy, on average, by 15,35% with only 3,41% loss performance, improving the EDP by 12,47% over the default configuration (maximum number of threads available in the system). In the best case, the dynamic adaptation saves 26,97 % in energy while promoting a 25,74 % increase in performance, resulting in a 45,77 % improvement in EDP.

Este trabalho apresenta o projeto e arquitetura de uma plataforma para execução de Agentes com funções implementadas em hardware, tomando vantagem do uso de hardware reconfigurável. Os Agentes em hardware são implementados utilizando dispositivos FPGA (Field-programmable Gate Array). O trabalho estende trabalhos anteriores semelhantes na área, com o diferencial de adicionar suporte às funcionalidades de reconfiguração parcial do hardware, suportar aplicações que demandam alto desempenho em hardware – como processamento de sinais e imagens – e redução de recursos de hardware necessários para execução da interface em software. A plataforma proposta utiliza o framework JADE (Java Agent Development Framework), que é um dos frameworks mais populares no estado da arte de desenvolvimento de Agentes e compatível com outros frameworks de Agentes através da conformidade aos padrões FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents). Com o uso do JADE, a plataforma possibilita a comunicação entre Agentes com funções implementadas em hardware e Agentes puramente implementados em software dentro de um mesmo SMA (Sistema Multi-Agente). Uma funcionalidade notável do JADE é a possibilidade de migração de Agentes entre plataformas de um mesmo SMA. Através do uso da reconfiguração parcial de hardware em conjunto com o JADE, a plataforma permite a migração de Agentes de software para hardware e vice-versa, além de suportar reconfiguração de múltiplos Agentes em hardware com um único FPGA. A plataforma faz uso de um único chip através do uso de um processador soft core implementado na lógica programável. O uso deste processador é um diferencial neste trabalho, e mostra que é possível utilizar o JADE em sistemas embarcados com recursos de processamento limitados. Ou seja, em um Agente cuja principal função é implementada em hardware, basta um processador bastante simples para atuar como uma interface entre o hardware e o framework de Agentes. O uso do processador dentro do FPGA tem também o benefício de oferecer formas de acesso mais integrado ao hardware, permitindo maior desempenho na transmissão de dados ao hardware. A plataforma foi validada através de estudos de caso de Agentes com implementações em hardware e em software, incluindo um estudo de caso aplicado de processamento de imagem embarcado utilizando VANTs (Veículos Aéreos Não-Tripulados). O estudo também apresenta comparações de desempenho entre a execução dos Agentes em hardware e em outras plataformas embarcadas de prateleira. Os experimentos realizados mostram um ganho significativo de desempenho nas implementações em FPGA, especialmente considerando processamento de imagens de alta resolução, mesmo considerando que o FPGA executa em frequências consideravelmente reduzidas em comparação às outras plataformas testadas. / This work described the design and architecture of a platform for execution of Agents whose functions are implemented in hardware, by leveraging the use of reconfigurable hardware. The hardware Agents are implemented using FPGA (Field-programmable Gate Array) devices. This work extends previous similar work in this field, while adding the features of hardware partial reconfiguration, supporting applications which require high performance in hardware – such as image or signal processing – and reducing the hardware resource for the software interface execution. The proposed platform makes use of the JADE (Java Agent Development Framework) framework, which is one of the most popular frameworks in state-of-the-art Agent development, and is also compatible with other Agent development frameworks due to compliance with FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) standards. With the use of JADE, the platform enables communication among Agents which are implemented in hardware and Agents purely implemented in software, inside the same MAS (Multi-Agent System). One notable feature of JADE is the possibility of migrating Agents among platforms inside a single MAS. Through the use of hardware partial reconfiguration along with JADE, the platform enables the migration of Agents from software to hardware and viceversa, in addition to supporting múltiple hardware Agents in a single FPGA. The platform makes use of a single chip, by using a MicroBlaze soft core processor implemented in programmable logic. The use of this processor is a distinction on this work, and it shows that it is possible to use JADE on embedded systems with limited processing power. That is, in an Agent whose main function is implemented in hardware, a very simple processor to act as an interface between hardware and the Agent framework is enough. The use of the soft core processor inside the FPGA also has the benefit of offering more integrated ways of accessing hardware, enabling higher performance for transferring data to hardware. The platform was validated through case studies of hardware and software Agent implementation, including a case study applied to image processing using UAVs (Unmanned Aerial Vehicles). The study also shows performance comparisons between the Agent execution in hardware and in other off-the-shelf embedded platforms. The performed experiments report a significative performance increase in the FPGA implementations, particularly in high resolution image processing, even considering that the FPGA runs in considerably lower clock frequency than the other tested platforms.

Nos sistemas computacionais atuais, enquanto é necessário explorar a disponibilidade de múltiplos núcleos, também é obrigatório consumir menos energia. Para acelerar o processo de desenvolvimento de aplicações paralelas e o tornar mais transparente ao programador, Interfaces de Programação Paralela (IPPs) são largamente utilizadas. Entretanto, cada IPP implementa diferentes formas para trocar dados usando regiões compartilhadas da memória. Estas regiões são, geralmente, mais distantes do processador do que regiões privadas da memória e, por consequência, possuem maior tempo de acesso e consumo de energia. Ademais, o sistema de memória dos processadores embarcados é diferente em hierarquia, tamanho, tempo de acesso, consumo de energia, etc., quando comparado aos processadores de propósito geral. Assim, considerando o cenário supracitado, com diferentes IPPs sendo utilizadas em sistemas multicore com diferentes requisitos, neste trabalho será mostrado que cada interface possui comportamento diferente em termos de desempenho, consumo de energia e Energy-Delay Product (EDP), e que este comportamento varia de acordo com a característica da aplicação e o processador utilizado (propósito geral ou embarcado). Por exemplo, Pthreads consome 8% menos energia que o melhor caso de OpenMP; 12% menos que MPI-1; e 8% menos que MPI-2, considerando todos os benchmarks no processador Intel Core i7 (propósito geral). Em contrapartida, no processador ARM Cortex-A9 (sistema embarcado), o melhor caso com OpenMP consumiu 2% menos energia que Pthreads; 6% menos que MPI-1; e 15% menos que MPI-2, para o mesmo conjunto de benchmarks. / In current computer systems, while it is necessary to exploit the availability of multiple cores, it is also mandatory to consume less energy. To accelerate the development of parallel applications and to make it more transparent to the programmer, Parallel APIs (Application Programming Interfaces) are widely used. However, each Parallel API implements different ways to exchange data using shared memory regions. These regions are generally more remote than the private ones, and therefore have greater access time and energy consumption. Furthermore, the memory system of embedded processors is different with regard to hierarchy, size, access time, energy consumption, etc., when compared to general purpose processors. Thus, considering the above scenario, with different Parallel APIs being used in multicore systems with different requirements, this work will show that each interface has different behavior in terms of performance, energy consumption and Energy-Delay Product (EDP), and that this behavior varies according to the characteristic of the application and the processor employed (general purpose or embedded). For example, as a result of this work, we have observed that Pthreads consumes 8% less energy than the best case of OpenMP; 12% less than MPI-1; and 8% less than MPI-2, considering all benchmarks on the Intel Core i7 (general purpose). In contrast, in the ARM Cortex-A9 processor (embedded system), the best case with OpenMP consumed 2% less energy than Pthreads; 6% less than MPI-1; and 15% less than MPI-2 for the same benchmarks set.

Cada vez mais equipamentos eletrônicos digitais têm sido fabricados utilizando um sistema operacional embarcado. Por razões de custo, estes sistemas operacionais são implementados sobre um hardware com os requisitos mínimos para atender as necessidades da aplicação. Este trabalho apresenta um estudo sobre a viabilidade de implementação de suporte a multitarefa sobre a arquitetura FemtoJava, um microcontrolador monotarefa dedicado a sistemas embarcados. Para tanto, o suporte de hardware necessário é adicionado à arquitetura. Também são implementados dois escalonadores de tarefas diretamente em bytecodes Java, visando à otimização de área e o compromisso com desempenho e consumo de energia. Modificações no ambiente de desenvolvimento e uma ferramenta de relocação de endereços são propostas, objetivando a utilização dos escalonadores de tarefas implementados junto ao fluxo de desenvolvimento existente. Por fim, uma análise é realizada sobre o impacto que a capacidade de multitarefa produz no sistema em termos de desempenho, consumo de área e energia. / Most digital electronic equipments are produced using an embedded operating system. Due to economic reasons, these operating systems are implemented on hardware with minimal requirements to support the application needs. This work will present a viability study to implement multitask support on the FemtoJava architecture, a monotask microcontroller dedicated to embedded applications. The support to multitask involves the addition of specific hardware mechanisms to the architecture. Two different scheduling policies are then directly implemented using Java bytecodes, aiming area optimization as well as a good performance/energy-consumption trade-off. Some modifications in the development environment and a code relocation tool were introduced, in order to enable the use of the schedulers in the existing design tool flow. Finally, an analysis is performed to evaluate the impact that the multitask support produces in the system with respect to the final performance, area and energy consumption.