Embedded environment imposes severe constraints of system resources on embedded applications. Performance, memory footprint, and power consumption are critical factors for embedded applications. Meanwhile, the data in embedded applications demonstrate unique properties. More specifically, narrow width data are data representable in considerably fewer bits than in one word, which nevertheless occupy an entire register or memory word and streaming data are the input data processed by an application sequentially, which stay in the system for a short duration and thus exhibit little data locality. Narrow width and streaming data affect the efficiency of register, cache, and memory and must be taken into account when optimizing for performance, memory footprint, and power consumption.This dissertation proposes methods to efficiently handle narrow width and streaming data in embedded applications. Quantitative measurements of narrow width and streaming data are performed to provide guidance for optimizations. Novel architectural features and associated compiler algorithms are developed. To efficiently handle narrow width data in registers, two register allocation schemes are proposed for the ARM processor to allocate two narrow width variables to one register. A static scheme exploits maximum bitwidth. A speculative scheme further exploits dynamic bitwidth. Both result in reduced spill cost and performance improvement. To efficiently handle narrow width data in memory, a memory layout method is proposed to coalesce multiple narrow width data in one memory location in a DSP processor, leading to fewer explicit address calculations. This method improves performance and shrinks memory footprint. To efficiently handle streaming data in network processor, two cache mechanisms are proposed to enable the reuse of data and computation. The slack created is further transformed into reduction in energy consumption through a fetch gating mechanism.

À l'heure actuelle, les dispositifs embarqués regroupent une grande variété d'applications, ayant des fonctionnalités complexes et demandant une puissance de calcul de plus en plus importante. Ils évoluent actuellement de systèmes multiprocesseur sur puce vers des architectures many-core et posent de nouveaux défis au développement de logiciel embarqué. En effet, Il a classiquement été guidé par les performances et donc par les besoins spécifiques des plates-formes. Or, cette approche s'avère trop couteuse avec les nouvelles architectures matérielles et leurs évolutions rapprochées. Actuellement, il n'y a pas un consensus sur les environnements à utiliser pour programmer les nouvelles architectures embarquées. Afin de permettre une programmation plus rapide du logiciel embarqué, la chaîne de développement a besoin d'outils pour la mise au point des applications. Cette mise au point s'appuie sur des techniques d'observation, qui consistent à recueillir des informations sur le comportement du système embarqué pendant l'exécution. Les techniques d'observation actuelles ne supportent qu'un nombre limité de processeurs et sont fortement dépendantes des caractéristiques matérielles. Dans cette thèse, nous proposons EMBera~: une approche à base de composants pour l'observation de systèmes multiprocesseurs sur puce. EMBera vise la généricité, la portabilité, l'observation d'un grand nombre d'éléments, ainsi que le contrôle de l'intrusion. La généricité est obtenue par l'encapsulation de fonctionnalités spécifiques et l'exportation d'interfaces génériques d'observation. La portabilité est possible grâce à des composants qui, d'une part, ciblent des traitements communs aux MPSoCs, et d'autre part, permettent d'être adaptés aux spécificités des plates-formes. Le passage à l'échelle est réussi en permettant une observation partielle d'un système en se concentrant uniquement sur les éléments d'intérêt~: les modules applicatifs, les composants matériels ou les différents niveaux de la pile logicielle. Le contrôle de l'intrusion est facilité par la possibilité de configurer le type et le niveau de détail des mécanismes de collecte de données. L'approche est validée par le biais de différentes études de cas qui utilisent plusieurs configurations matérielles et logicielles. Nous montrons que cette approche offre une vraie valeur ajoutée dans le support du développement de logiciels embarqués. / Embedded software development faces new challenges as embedded devices evolve from Multiprocessor Systems on Chip (MPSoC) with heterogeneous CPU towards many-core architectures. The classical approach of optimizing embedded software in a platform-specific way is no longer applicable as it is too costly. Moreover, there is no consensus on the programming environments to be used for the new and rapidly changing embedded architectures. MPSoC software development needs debugging tools. These tools are based on observation techniques whose role is to gather information about the embedded system execution. Current techniques support only a limited number of processors and are highly dependent on hardware characteristics. In this thesis, we propose EMBera, a component-based approach to MPSoC observation. EMBera aims at providing genericity, portability, scalability and intrusion control. Genericity is obtained by encapsulating specific embedded features and exporting generic observation interfaces. Portability is achieved through components targeting common treatments for MPSoCs but allowing specialization. Scalability is achieved by observing only the elements of interest from the system, namely application modules, hardware components or the different levels of the software stack. Intrusion control is facilitated by the possibility to configure the type and the level of detail of data collection mechanisms. The EMBera approach is validated by different case studies using different hardware and software configurations. We show that our approach provides a real added value in supporting the embedded software development.