En raison de l'évolution technologique, l'analyse de l'intégrité du signal est devenue de plus en plus critique dans la conception des systèmes électroniques. Plusieurs méthodes d'analyse ont été proposées et sont utilisées. Cependant, l'hétérogénéité croissante des systèmes et la réduction du temps de mise sur le marché des applications font que les concepteurs ont besoin de nouvelles méthodes travaillant à haut niveau d'abstraction, afin qu'elles puissent être intégrées facilement à un modèle au niveau système de l'application, et ainsi analyser l'intégrité du signal au plus tôt dans le cycle de conception. Dans cette thèse, nous proposons une méthode basée sur deux types de blocs complémentaires, nommés blocs fonctionnels et blocs non-fonctionnels, décrits à l'aide d'un même langage (C/C++ et SystemC/SystemC-AMS), et donc aisément simulables dans un unique environnement. Les blocs fonctionnels servent à modéliser les comportements idéaux du système. Les comportements non-idéaux, engendrés par les problèmes d'intégrité du signal, sont modélisés dans les blocs non-fonctionnels à l'aide de réseaux de neurones. Pour valider notre méthodologie, deux applications autour des bus I2C et USB 3.0 ont été modélisées. Les résultats de simulations démontrent la faisabilité de notre méthodologie. En la comparant à des modèles de référence, notre méthode permet de réduire de façon remarquable le temps de simulation (99% par rapport à un modèle SPICE) et l'écart moyen est d'environ 3%. Notre méthode offre enfin certaines possibilités de flexibilité et de modularité. Dans le futur, cette méthode originale pourra être intégrée au flot de conception de systèmes cyber-physiques. / As a result of continuing growth of electronic technology, signal integrity analysis has now become a more and more critical challenge in the electronic systems design process. To address this issue, designers have introduced several approaches. However, due to the higher heterogeneity of modern applications, along with time-to-market constraints, a new modeling methodology is required to provide the system?s signal integrity performance at a high-level of abstraction. Moreover, it should be easily interoperable with the system?s functional model. The aim of this work is to propose a new modeling methodology for signal integrity analysis that can meet these requirements. Our method is based on the combination of two kinds of blocks, named functional blocks and non-functional blocks. They are built in C/C++ or SystemC/SystemC-AMS, in order to be easily simulated in a single environment. The functional block is used to model the ideal behavior of the system. The non-functional block is used to represent the highly nonlinear and non-ideal behaviors, caused by signal integrity issues. In the non-functional block, neural networks are used to model these non-ideal behaviors. To validate our method, we developed two applications based on I2C and USB 3.0 applications. Our method greatly increases simulation speed (99% faster than a SPICE model), while achieving a relative absolute error around 3%. Finally, our method is a flexible and modular approach since models can easily be parameterized and interoperable. In the future, this original method for high-level modeling of signal integrity could be integrated in the forthcoming design flows of cyber-physical systems.

Les systèmes électroniques sont de plus en plus complexes et, dans le but de rapprocher le monde numérique et le monde physique, on observe l'émergence de systèmes multidisciplinaires interagissant de plus en plus avec leur environnement proche. Leur conception nécessite la connaissance de multiples disciplines scientifiques tendant à les définir comme systèmes hétérogènes. Le développement des systèmes à venir nécessite un environnement de conception et de simulation commun permettant de gérer la multidisciplinarité de ces composants de nature variés interagissant fortement les uns avec les autres. Nous explorons la possibilité de développer et déployer un environnement de prototypage virtuel unifié pour ces systèmes. Pour surpasser les contraintes liées à leur spécification et dimensionnement, cet environnement doit pouvoir simuler un système hétérogène dans son ensemble, où chaque composant est décrit et résolu en utilisant le MoC le plus approprié. Nous proposons un prototype de simulateur, SystemC MDVP, implémenté comme une extension de SystemC qui suit une approche correcte-par-construction, repose sur une représentation hiérarchique hétérogène et des interactions basées sur des sémantiques maitre-esclave afin de modéliser les systèmes hétérogènes. Des algorithmes génériques permettent l'élaboration, la simulation et le monitoring de tels systèmes. Une méthodologie pour incorporer de nouveaux MoCs est définie puis suivie afin d'ajouter le MoC SPH, qui permet la description de réseaux fluidique, à SystemC MDVP. Nous avons modélisé un système RFID passif en utilisant plusieurs MoCs. Les résultats sont comparés avec des mesures acquises sur un vrai prototype physique. / Current and future microelectronics systems are more and more complex. In a aim to bridge the gap between the cyber world and the physical world we observe the emergence of multi-disciplinary systems that interact more and more with their close surrounding environment. The conception of such systems requires the knowledge of multiple scientific disciplines which tends to define them as heterogeneous systems. Designers of the upcoming digital-centric systems are lacking a common design and simulation environment able to manage all the multi-disciplinary aspects of its components of various nature, which closely interact with each other. We explore the possibilities of developing and deploying a unified SystemC-based design environment for virtual prototyping of heterogeneous systems. To overcome the challenges related to their specification and dimensioning this environment must be able to simulate a heterogeneous system as a whole, for which each component is described and solved using the most appropriate MoC. We propose a simulator prototype called SystemC MDVP which is implemented as an extension of SystemC. It follows a correct-by-construction approach, relies on a hierarchical heterogeneity representation and interaction mechanisms with master-slave semantics in order to model heterogeneous systems. Generic algorithms allow for the elaboration, simulation and monitoring of such systems. A methodology to incorporate new MoCs within SystemC MDVP is defined and followed to add a SPH MoC that enables the description of fluidic network. We modeled a passive RFID reading system using several MoCs. We compare the results with measures acquired on a real physical prototype.

La conception de systèmes embarqués devient de plus en plus complexe. Ces systèmes sont hétérogènes dans le sens où ils nécessitent l’intégration de composants décrits au moyen de plusieurs disciplines scientifiques, par exemple, l’électricité, l’optique, la thermique, la mécanique, la chimie ou la biologie. De plus, ces disciplines peuvent être représentées dans des domaines temporels différents, par exemple, le domaine des événements discrets, celui du temps discret, ou celui du temps continu. Face à cette situation, les concepteurs ont besoin d’outils de modélisation et de simulation efficaces pour décrire le comportement d’un système hétérogène dans un environnement de simulation unique. Nous examinons la possibilité de modéliser, de simuler et de synchroniser les systèmes multi-disciplines dans le même environnement, en utilisant comme référence la norme de simulation « SystemC Analog/Mixed-Signal (AMS) ». Nous analysons la méthode introduite par SystemC AMS pour synchroniser le domaine des événements discrets avec celui du temps discret, et nous identifions ses inconvénients. Nous proposons une formalisation du problème de synchronisation qui permet de détecter les problèmes existants dans un modèle avant la simulation. Nous proposons un prototype de simulateur appelé « SystemC Multi-Disciplinary Virtual Prototyping (MDVP) », qui est implémenté comme une extension de SystemC. Il permet la modélisation, l’élaboration, et la simulation hiérarchique de systèmes multi-disciplines au moyen de plusieurs modèles de calcul. Pour concevoir le simulateur MDVP, nous introduisons un nouveau principe de synchronisation entre plusieurs modèles de calcul. En outre, nous introduisons une méthodologie pour ajouter, dans le prototype de simulateur, des modèles de calcul représentés par plusieurs domaines temporels. Nous appliquons cette méthodologie pour ajouter un modèle de calcul « Timed Data Flow (TDF) » dans SystemC MDVP. Ce modèle de calcul repose sur la sémantique du temps discret introduite par SystemC AMS, et sur la formalisation du principe de synchronisation entre le domaine des événements discrets et celui du temps discret. Nous mettons en œuvre le modèle de calcul TDF, dans le cas d’un capteur de vibrations et son circuit numérique. Ce modèle comporte une boucle d’asservissement et plusieurs interactions entre le domaine des événements discrets et celui du temps discret. / The design of embedded systems is currently an increasingly complex problem. These systems tend to become heterogeneous in the sense that they require the integration of components described by means of different physical/engineering disciplines, for example, electrical, optical, thermal, mechanical, chemical, or biological. Besides, these disciplines can be described under different time domains, for example, Discrete Event (DE), Discrete Time (DT), or Continuous Time (CT). To address this problem, designers require modeling and simulation tools to describe the system’s components under different time domains and synchronize them in the same simulation environment. We explore the possibilities of modeling, simulating and synchronizing multi-disciplinary systems in the same environment, using as reference the SystemC Analog/Mixed-Signal (AMS) simulation standard. We analyze the method introduced in SystemC AMS for synchronizing the DE and DT domains, and we identify its drawbacks. Besides, we introduce a new formalization of the synchronization problem, which is used to detect issues in a model before simulation. We propose a simulator prototype called SystemC Multi-Disciplinary Virtual Prototyping (MDVP), which is implemented as an extension of SystemC. It allows the modeling, and the generic hierarchical elaboration and simulation of multi-disciplinary systems, by means of different Models of Computation (MoCs). To build the MDVP simulator, we introduce a synchronization principle to handle interactions between MoCs. In addition, we introduce a methodology to add, in the simulator prototype, MoCs described under different time domains. We apply this methodology to add a Timed Data Flow MoC in SystemC MDVP. This MoC implements the DT semantics introduced by the SystemC AMS standard, and is based on the synchronization principle between the DE and DT domains. Using the TDF MoC, we implement and simulate a case study of a vibration sensor model and its digital front end circuit. This case study includes a feedback loop and several interactions between the DE and DT domains.

Le domaine de l'embarqué connaît depuis quelques années un essor important avec le développement d'applications de plus en plus exigeantes en calcul auxquels les architectures traditionnelles à base de processeurs (mono/multi cœur) ne peuvent pas toujours répondre en termes de performances. Si les architectures multiprocesseurs ou multi cœurs sont aujourd'hui généralisées, il est souvent nécessaire de leur adjoindre des circuits de traitement dédiés, reposant notamment sur des circuits reconfigurables, permettant de répondre à des besoins spécifiques et à des contraintes fortes particulièrement lorsqu'un traitement temps-réel est requis. Ce travail présente l'étude des problèmes d'ordonnancement dans les architectures hétérogènes reconfigurables basées sur des processeurs généraux (CPUs) et des circuits programmables (FPGAs). L'objectif principal est d'exécuter une application présentée sous la forme d'un graphe de précédence sur une architecture hétérogène CPU/FPGA, afin de minimiser le critère de temps d'exécution total ou makespan (Cmax). Dans cette thèse, nous avons considéré deux cas d'étude : un cas d'ordonnancement qui tient compte des délais d'intercommunication entre les unités de calcul CPU et FPGA, pouvant exécuter une seule tâche à la fois, et un autre cas prenant en compte le parallélisme dans le FPGA, qui peut exécuter plusieurs tâches en parallèle tout en respectant la contrainte surfacique. Dans un premier temps, pour le premier cas d'étude, nous proposons deux nouvelles approches d'optimisation, GAA (Genetic Algorithm Approach) et MGAA (Modified Genetic Algorithm Approach), basées sur des algorithmes génétiques. Nous proposons également de tester un algorithme par séparation et évaluation (méthode Branch & Bound). Les approches GAA et MGAA proposées offrent un très bon compromis entre la qualité des solutions obtenues (critère d'optimisation de makespan) et le temps de calcul nécessaire à leur obtention pour résoudre des problèmes à grande échelle, en comparant à la méthode par séparation et évaluation (Branch & Bound) proposée et l'autre méthode exacte proposée dans la littérature. Dans un second temps, pour le second cas d'étude, nous avons proposé et implémenté une méthode basée sur les algorithmes génétiques pour résoudre le problème du partitionnement temporel dans un circuit FPGA en utilisant la reconfiguration dynamique. Cette méthode fournit de bonnes solutions avec des temps de calcul raisonnables. Nous avons ensuite amélioré notre précédente approche MGAA afin d'obtenir une nouvelle approche intitulée MGA (Multithreaded Genetic Algorithm), permettent d'apporter des solutions au problème de partitionnement. De plus, nous avons également proposé un algorithme basé sur le recuit simulé, appelé MSA (Multithreaded Simulated Annealing). Ces deux approches proposées, basées sur les méthodes métaheuristiques, permettent de fournir des solutions approchées dans un intervalle de temps très raisonnable aux problèmes d'ordonnancement et de partitionnement sur système de calcul hétérogène / The domain of the embedded systems becomes more and more attractive in recent years with the development of increasing computationally demanding applications to which the traditional processor-based architectures (either single or multi-core) cannot always respond in terms of performance. While multiprocessor or multicore architectures have now become generalized, it is often necessary to add to them dedicated processing circuits, based in particular on reconfigurable circuits, to meet specific needs and strong constraints, especially when real-time processing is required. This work presents the study of scheduling problems into the reconfigurable heterogeneous architectures based on general processors (CPUs) and programmable circuits (FPGAs). The main objective is to run an application presented in the form of a Data Flow Graph (DFG) on a heterogeneous CPU/FPGA architecture in order to minimize the total running time or makespan criterion (Cmax). In this thesis, we have considered two case studies: a scheduling case taking into account the intercommunication delays and where the FPGA device can perform a single task at a time, and another case taking into account parallelism in the FPGA, which can perform several tasks in parallel while respecting the constraint surface. First, in the first case, we propose two new optimization approaches GAA (Genetic Algorithm Approach) and MGAA (Modified Genetic Algorithm Approach) based on genetic algorithms. We also propose to compare these algorithms to a Branch & Bound method. The proposed approaches (GAA and MGAA) offer a very good compromise between the quality of the solutions obtained (optimization makespan criterion) and the computational time required to perform large-scale problems, unlike to the proposed Branch & Bound and the other exact methods found in the literature. Second, we first implemented an updated method based on genetic algorithms to solve the temporal partitioning problem in an FPGA circuit using dynamic reconfiguration. This method provides good solutions in a reasonable running time. Then, we improved our previous MGAA approach to obtain a new approach called MGA (Multithreaded Genetic Algorithm), which allows us to provide solutions to the partitioning problem. In addition, we have also proposed an algorithm based on simulated annealing, called MSA (Multithreaded Simulated Annealing). These two proposed approaches which are based on metaheuristic methods provide approximate solutions within a reasonable time period to the scheduling and partitioning problems on a heterogeneous computing system