Knowledge of the resource usage of applications and the resource usage capacity of hardware platforms is essential when developing a system. The resource usage must not over exceed the capacity of a platform, as it could otherwise fail to meet its real-time constraints due to resource shortages. Furthermore, it is beneficial from a cost-effectiveness stand-point that a hardware platform is not under-utilised by systems software. This thesis examines two systems aspects: the hardware resource usage of applications and the resource capacity of hardware platforms, defined as the capacity of each resource included in a hardware platform. Both of these systems aspects are investigated and modelled using a black box perspective since the focus is on observing the online usage and capacity. Investigating and modelling these two approaches is a crucial step towards defining and constructing hardware and software models. We evaluate regressive and auto-regressive modelling approaches of modelling CPU, L2 cache and L3 cache usage of applications. The conclusion is that first-order autoregressive and Multivariate Adaptive Regression Splines show promise of being able to model resource usage. The primary limitation of both modelling approaches is their inability to model resource usage when it is highly irregular. The capacity models of CPU, L2 and L3 cache derived by exerting heavy workloads onto a test platform shows to hold against a real-life application concerning L2 and L3 cache capacity. However, the CPU usage model underestimates the test platform's capacity since the real-life application over-exceeds the theoretical maximum usage defined by the model.

Esta tese apresenta soluções para o gerenciamento e otimização de temperatura para sistemas de codificação de vídeo baseados nas características da aplicação e no conteúdo dos vídeos digitais. Diferente dos trabalhos estado-da-arte, as soluções propostas nesta tese focam em técnicas de gerenciamento de temperatura no nível da aplicação e características da aplicação codificação de vídeo e as propriedades dos vídeos digitais são explorados para desenvolver soluções termais para a codificação de vídeo com baixas perdas na qualidade de serviço das aplicações. Diversas análises são realizadas considerando a aplicação de codificação de vídeo para entender o comportamento da temperatura durante o processo de codificação para diferentes sequências de vídeo. Com base nos resultados das análises, soluções com diferentes abordagens são propostas para atenuar os efeitos da temperatura nos sistemas de codificação de vídeo. Gerenciamento de temperatura baseado nas características da aplicação para o padrão de codificação HEVC usa uma técnica de seleção de configuração em tempo de execução para manter a temperatura abaixo dos limites seguros de operação com bons resultados de qualidade de vídeo. Otimização de temperatura baseado em computação imprecisa usa aproximações baseadas em conteúdo para reduzir a temperatura de chips executando o HEVC. Um escalonador de tarefas que usa características da aplicação para guiar o escalonamento de threads focando na redução dos gradientes espaciais de temperatura que são resultantes do desbalanceamento natural de cargas entre as threads da aplicação. As soluções propostas são capazes de reduzir em até 10 ºC a temperatura do chip com perdas insignificantes na eficiência de compressão. Os resultados de qualidade objetiva (medida usando PSNR) são de 12 dBs até 20 dBs maiores quando comparados com trabalhos da literatura. Além disso, o escalonador de tarefas proposto é capaz de eliminar os gradientes espaciais de temperatura maiores que 5 ºC para arquitetura multi-cores. Como principal conclusão, esta tese demonstra que as técnicas de gerenciamento de temperatura que usam o conhecimento da aplicação de maneira conjunta com as propriedades dos vídeos digitais tem um alto potencial para melhorar os resultados de temperatura de sistemas de codificação de vídeo mantendo bons resultados de qualidade visual dos vídeos codificados. / This thesis presents application-driven temperature-aware solutions for next generation video coding systems, such as the High Efficiency Video Coding (HEVC). Different from state-of-the-art works, the proposed solutions raise the abstraction of temperature management to the application-level, where video coding characteristics and video content properties are used to leverage thermal-aware solutions for video coding with low QoS (Quality of Service) degradation. Several video coding and temperature analyses are performed to understand the behavior of temperature when encoding different video sequences. Based on the analyses results, different approaches are proposed to mitigate the temperature effects on video coding systems. Application-driven temperature management for HEVC uses run-time encoder configuration selection to keep temperature under safe operational state while providing good visual quality results. Temperature optimization using approximate computing uses content-driven approximations to reduce the on-chip temperature of HEVC encoding. Application-driven temperature-aware scheduler leverages application-specific knowledge to guide a scheduling technique targeting reducing the spatial temperature gradients that are resulted from the unbalance workload nature of multi-threaded video coding application. The proposed solutions are able to provide up to 10 °C of chip temperature reduction with negligible compression efficiency loss. Besides, when compared with previous works the resulted objective video quality (PSNR) is from 12 dB up to 20 dB higher. Moreover, the proposed scheduler eliminates spatial temperature gradients greater than 5 ºC of multi-core architectures. As conclusion, this thesis demonstrates that leveraging application-specific knowledge and video content properties has a significant potential to improve temperature profiles of video coding systems while still keeping good quality results.

Esta tese apresenta soluções para o gerenciamento e otimização de temperatura para sistemas de codificação de vídeo baseados nas características da aplicação e no conteúdo dos vídeos digitais. Diferente dos trabalhos estado-da-arte, as soluções propostas nesta tese focam em técnicas de gerenciamento de temperatura no nível da aplicação e características da aplicação codificação de vídeo e as propriedades dos vídeos digitais são explorados para desenvolver soluções termais para a codificação de vídeo com baixas perdas na qualidade de serviço das aplicações. Diversas análises são realizadas considerando a aplicação de codificação de vídeo para entender o comportamento da temperatura durante o processo de codificação para diferentes sequências de vídeo. Com base nos resultados das análises, soluções com diferentes abordagens são propostas para atenuar os efeitos da temperatura nos sistemas de codificação de vídeo. Gerenciamento de temperatura baseado nas características da aplicação para o padrão de codificação HEVC usa uma técnica de seleção de configuração em tempo de execução para manter a temperatura abaixo dos limites seguros de operação com bons resultados de qualidade de vídeo. Otimização de temperatura baseado em computação imprecisa usa aproximações baseadas em conteúdo para reduzir a temperatura de chips executando o HEVC. Um escalonador de tarefas que usa características da aplicação para guiar o escalonamento de threads focando na redução dos gradientes espaciais de temperatura que são resultantes do desbalanceamento natural de cargas entre as threads da aplicação. As soluções propostas são capazes de reduzir em até 10 ºC a temperatura do chip com perdas insignificantes na eficiência de compressão. Os resultados de qualidade objetiva (medida usando PSNR) são de 12 dBs até 20 dBs maiores quando comparados com trabalhos da literatura. Além disso, o escalonador de tarefas proposto é capaz de eliminar os gradientes espaciais de temperatura maiores que 5 ºC para arquitetura multi-cores. Como principal conclusão, esta tese demonstra que as técnicas de gerenciamento de temperatura que usam o conhecimento da aplicação de maneira conjunta com as propriedades dos vídeos digitais tem um alto potencial para melhorar os resultados de temperatura de sistemas de codificação de vídeo mantendo bons resultados de qualidade visual dos vídeos codificados. / This thesis presents application-driven temperature-aware solutions for next generation video coding systems, such as the High Efficiency Video Coding (HEVC). Different from state-of-the-art works, the proposed solutions raise the abstraction of temperature management to the application-level, where video coding characteristics and video content properties are used to leverage thermal-aware solutions for video coding with low QoS (Quality of Service) degradation. Several video coding and temperature analyses are performed to understand the behavior of temperature when encoding different video sequences. Based on the analyses results, different approaches are proposed to mitigate the temperature effects on video coding systems. Application-driven temperature management for HEVC uses run-time encoder configuration selection to keep temperature under safe operational state while providing good visual quality results. Temperature optimization using approximate computing uses content-driven approximations to reduce the on-chip temperature of HEVC encoding. Application-driven temperature-aware scheduler leverages application-specific knowledge to guide a scheduling technique targeting reducing the spatial temperature gradients that are resulted from the unbalance workload nature of multi-threaded video coding application. The proposed solutions are able to provide up to 10 °C of chip temperature reduction with negligible compression efficiency loss. Besides, when compared with previous works the resulted objective video quality (PSNR) is from 12 dB up to 20 dB higher. Moreover, the proposed scheduler eliminates spatial temperature gradients greater than 5 ºC of multi-core architectures. As conclusion, this thesis demonstrates that leveraging application-specific knowledge and video content properties has a significant potential to improve temperature profiles of video coding systems while still keeping good quality results.

Esta tese apresenta soluções para o gerenciamento e otimização de temperatura para sistemas de codificação de vídeo baseados nas características da aplicação e no conteúdo dos vídeos digitais. Diferente dos trabalhos estado-da-arte, as soluções propostas nesta tese focam em técnicas de gerenciamento de temperatura no nível da aplicação e características da aplicação codificação de vídeo e as propriedades dos vídeos digitais são explorados para desenvolver soluções termais para a codificação de vídeo com baixas perdas na qualidade de serviço das aplicações. Diversas análises são realizadas considerando a aplicação de codificação de vídeo para entender o comportamento da temperatura durante o processo de codificação para diferentes sequências de vídeo. Com base nos resultados das análises, soluções com diferentes abordagens são propostas para atenuar os efeitos da temperatura nos sistemas de codificação de vídeo. Gerenciamento de temperatura baseado nas características da aplicação para o padrão de codificação HEVC usa uma técnica de seleção de configuração em tempo de execução para manter a temperatura abaixo dos limites seguros de operação com bons resultados de qualidade de vídeo. Otimização de temperatura baseado em computação imprecisa usa aproximações baseadas em conteúdo para reduzir a temperatura de chips executando o HEVC. Um escalonador de tarefas que usa características da aplicação para guiar o escalonamento de threads focando na redução dos gradientes espaciais de temperatura que são resultantes do desbalanceamento natural de cargas entre as threads da aplicação. As soluções propostas são capazes de reduzir em até 10 ºC a temperatura do chip com perdas insignificantes na eficiência de compressão. Os resultados de qualidade objetiva (medida usando PSNR) são de 12 dBs até 20 dBs maiores quando comparados com trabalhos da literatura. Além disso, o escalonador de tarefas proposto é capaz de eliminar os gradientes espaciais de temperatura maiores que 5 ºC para arquitetura multi-cores. Como principal conclusão, esta tese demonstra que as técnicas de gerenciamento de temperatura que usam o conhecimento da aplicação de maneira conjunta com as propriedades dos vídeos digitais tem um alto potencial para melhorar os resultados de temperatura de sistemas de codificação de vídeo mantendo bons resultados de qualidade visual dos vídeos codificados. / This thesis presents application-driven temperature-aware solutions for next generation video coding systems, such as the High Efficiency Video Coding (HEVC). Different from state-of-the-art works, the proposed solutions raise the abstraction of temperature management to the application-level, where video coding characteristics and video content properties are used to leverage thermal-aware solutions for video coding with low QoS (Quality of Service) degradation. Several video coding and temperature analyses are performed to understand the behavior of temperature when encoding different video sequences. Based on the analyses results, different approaches are proposed to mitigate the temperature effects on video coding systems. Application-driven temperature management for HEVC uses run-time encoder configuration selection to keep temperature under safe operational state while providing good visual quality results. Temperature optimization using approximate computing uses content-driven approximations to reduce the on-chip temperature of HEVC encoding. Application-driven temperature-aware scheduler leverages application-specific knowledge to guide a scheduling technique targeting reducing the spatial temperature gradients that are resulted from the unbalance workload nature of multi-threaded video coding application. The proposed solutions are able to provide up to 10 °C of chip temperature reduction with negligible compression efficiency loss. Besides, when compared with previous works the resulted objective video quality (PSNR) is from 12 dB up to 20 dB higher. Moreover, the proposed scheduler eliminates spatial temperature gradients greater than 5 ºC of multi-core architectures. As conclusion, this thesis demonstrates that leveraging application-specific knowledge and video content properties has a significant potential to improve temperature profiles of video coding systems while still keeping good quality results.