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Placement de tâches dynamique et flexible sur processeur multicoeur asymétrique en fonctionnalités / Dynamic and flexible task mapping on functionally asymmetric multi-core processor

Aminot, Alexandre 01 October 2015 (has links)
Pour répondre aux besoins de plus en plus hétérogènes des applications (puissance et efficacité énergétique), nous nous intéressons dans cette thèse aux architectures émergentes de type multi-cœur asymétrique en fonctionnalités (FAMP). Ces architectures sont caractérisées par une mise en œuvre non-uniforme des extensions matérielles dans les cœurs (ex. unitée de calculs à virgule flottante (FPU)). Les avantages en surface sont apparents, mais qu'en est-il de l'impact au niveau logiciel, énergétique et performance?Pour répondre à ces questions, la thèse explore la nature de l'utilisation des extensions dans des applications de l'état de l'art et compare différentes méthodes existantes. Pour optimiser le placement de tâches et ainsi augmenter l'efficacité, la thèse propose une solution dynamique au niveau ordonnanceur, appelée ordonnanceur relaxé.Les extensions matérielles sont intéressantes car elles permettent des accélérations difficilement atteignables par la parallélisation sur un multi-cœur. Néanmoins, leurs utilisations par les applications sont faibles et leur coût en termes de surface et consommation énergétique sont importants.En se basant sur ces observations, les points suivants ont été développés:Nous présentons une étude approfondie sur l'utilisation de l'extension vectorielle et FPU dans des applications de l'état de l'artNous comparons plusieurs solutions de gestion des extensions à différent niveaux de granularité temporelle d'action pour comprendre les limites de ces solutions et ainsi définir à quel niveau il faut agir. Peu d'études traitent la question de la granularité d'action pour gérer les extensions.Nous proposons une solution pour estimer en ligne la dégradation de performance à exécuter une tâche sur un cœur sans extension. Afin de permettre la mise à l'échelle des multi-cœurs, le système d'exploitation doit avoir de la flexibilité dans le placement de tâches. Placer une tâche sur un cœur sans extension peut avoir d'importantes conséquences en énergie et en performance. Or à ce jour, il n'existe pas de solution pour estimer cette potentielle dégradation.Nous proposons un ordonnanceur relaxé, basé notre modèle d'estimation de dégradation, qui place les tâches sur un ensemble de cœurs hétérogènes de manière efficace. Nous étudions la flexibilité gagnée ainsi que les conséquences aux niveaux performances et énergie.Les solutions existantes proposent des méthodes pour placer les tâches sur un ensemble de cœurs hétérogènes, or, celles-ci n'étudient pas le compromis entre qualité de service et gain en consommation pour les architectures FAMP.Nos expériences sur simulateur ont montré que l'ordonnanceur peut atteindre une flexibilité de placement significative avec une dégradation en performance de moins de 2%. Comparé à un multi-cœur symétrique, notre solution permet un gain énergétique moyen au niveau cœur de 11 %. Ces résultats sont très encourageant et contribuent au développement d'une plateforme complète FAMP. Cette thèse a fait l'objet d'un dépôt de brevet, de trois communications scientifiques internationales (plus une en soumission), et a contribué à deux projets européens. / To meet the increasingly heterogeneous needs of applications (in terms of power and efficiency), this thesis focus on the emerging functionally asymmetric multi-core processor (FAMP) architectures. These architectures are characterized by non-uniform implementation of hardware extensions in the cores (ex. Floating Point Unit (FPU)). The area savings are apparent, but what about the impact in software, energy and performance?To answer these questions, the thesis investigates the nature of the use of extensions in state-of-the-art's applications and compares various existing methods. To optimize the tasks mapping and increase efficiency, the thesis proposes a dynamic solution at scheduler level, called relaxed scheduler.Hardware extensions are valuable because they speed up part of code where the parallelization on multi-core isn't efficient. However, the hardware extensions are under-exploited by applications and their cost in terms of area and power consumption are important.Based on these observations, the following contributions have been proposed:We present a detailed study on the use of vector and FPU extensions in state-of-the-art's applicationsWe compare multiple extension management solutions at different levels of temporal granularity of action, to understand the limitations of these solutions and thus define at which level we must act. Few studies address the issue of the granularity of action to manage extensions.We offer a solution for estimating online performance degradation to run a task on a core without a given extension. To allow the scalability of multi-core, the operating system must have flexibility in the placement of tasks. Placing a task on a core with no extension can have important consequences for energy and performance. But to date, there is no way to estimate this potential degradation.We offer a relaxed scheduler, based on our degradation estimation model, which maps the tasks on a set of heterogeneous cores effectively. We study the flexibility gained and the implications for performance and energy levels. Existing solutions propose methods to map tasks on a heterogeneous set of cores, but they do not study the tradeoff between quality of service and consumption gain for FAMP architectures.Our experiments with simulators have shown that the scheduler can achieve a significantly higher mapping flexibility with a performance degradation of less than 2 %. Compared to a symmetrical multi-core, our solution enables an average energy gain at core level of 11 %. These results are very encouraging and contribute to the development of a comprehensive FAMP platform . This thesis has been the subject of a patent application, three international scientific communications (plus one submission), and contributes to two active european projects.
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Génération automatique d'extensions de jeux d'instructions de processeurs

Martin, Kevin 07 September 2010 (has links) (PDF)
Les processeurs à jeux d'instructions spécifiques (ASIP) sont des processeurs spécialisés qui combinent la flexibilité d'un processeur programmable avec la performance d'un processeur dédié. L'une des approches de conception de tels processeurs consiste à spécialiser un cœur de processeur existant en y ajoutant des instructions spécialisées, mises en œuvre dans un module matériel fortement couplé au chemin de données du processeur. C'est l'extension de jeu d'instructions. La conception d'un ASIP nécessite des méthodologies et des outils logiciels appropriés garantissant une maîtrise des contraintes de conception et de la complexité grandissante des applications. Dans ce contexte, cette thèse vise à proposer une méthodologie de génération automatique d'extensions de jeux d'instructions. Celle-ci consiste à tout d'abord identifier l'ensemble des instructions candidates qui satisfont les contraintes architecturales et technologiques, afin de garantir leurs mises en œuvre. Ensuite, les instructions candidates qui minimisent le temps d'exécution séquentielle de l'application sont sélectionnées. Les ressources matérielles de l'extension, telles que les registres et les multiplexeurs, sont optimisées. Enfin, la dernière étape génère la description matérielle et le modèle de simulation de l'extension. Le code applicatif est adapté pour tenir compte des nouvelles instructions. Cette thèse propose des techniques basées sur la programmation par contraintes pour résoudre les problèmes difficiles (voir intraitables) que sont l'identification d'instructions, la sélection d'instructions et l'allocation de registres.

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