Les systèmes embarqués en temps réel (RTES) sont soumis à des contraintes temporelles. Dans ces systèmes, l'exactitude du résultat ne dépend pas seulement de l'exactitude logique du calcul, mais aussi de l'instant où ce résultat est produit (Stankovic, 1988). Les systèmes doivent être hautement prévisibles dans le sens où le temps d'exécution pire-cas de chaque tâche doit être déterminé. Une analyse d’ordonnancement est effectuée sur le système pour s'assurer qu'il y a suffisamment de ressources pour ordonnancer toutes les tâches. La mémoire cache est un composant matériel utilisé pour réduire l'écart de performances entre le processeur et la mémoire principale. L'intégration de la mémoire cache dans un RTES améliore généralement la performance en terme de temps d'exécution, mais malheureusement, elle peut entraîner une augmentation du coût de préemption et de la variabilité du temps d'exécution. Dans les systèmes avec mémoire cache, plusieurs tâches partagent cette ressource matérielle, ce qui conduit à l'introduction d'un délai de préemption lié au cache (CRPD). Par définition, le CRPD est le délai ajouté au temps d'exécution de la tâche préempté car il doit recharger les blocs de cache évincés par la préemption. Il est donc important de pouvoir prendre en compte le CRPD lors de l'analyse d’ordonnancement. Cette thèse se concentre sur l'étude des effets du CRPD dans les systèmes uni-processeurs, et étend en conséquence des méthodes classiques d'analyse d’ordonnancement. Nous proposons plusieurs algorithmes d’affectation de priorités qui tiennent compte du CRPD. De plus, nous étudions les problèmes liés à la simulation d'ordonnancement intégrant le CRPD et nous établissons deux résultats théoriques qui permettent son utilisation en tant que méthode de vérification. Le travail de cette thèse a permis l'extension de l'outil Cheddar - un analyseur d'ordonnancement open-source. Plusieurs méthodes d'analyse de CRPD ont été également mises en oeuvre dans Cheddar en complément des travaux présentés dans cette thèse. / Real-time embedded systems (RTES) are subject to timing constraints. In these systems, the total correctness depends not only on the logical correctness of the computation but also on the time in which the result is produced (Stankovic, 1988). The systems must be highly predictable in the sense that the worst case execution time of each task must be determined. Then, scheduling analysis is performed on the system to ensure that there are enough resources to schedule all of the tasks.Cache memory is a crucial hardware component used to reduce the performance gap between processor and main memory. Integrating cache memory in a RTES generally enhances the whole performance in term of execution time, but unfortunately, it can lead to an increase in preemption cost and execution time variability. In systems with cache memory, multiple tasks can share this hardware resource which can lead to cache related preemption delay (CRPD) being introduced. By definition, CRPD is the delay added to the execution time of the preempted task because it has to reload cache blocks evicted by the preemption. It is important to be able to account for CRPD when performing schedulability analysis.This thesis focuses on studying the effects of CRPD on uniprocessor systems and employs the understanding to extend classical scheduling analysis methods. We propose several priority assignment algorithms that take into account CRPD while assigning priorities to tasks. We investigate problems related to scheduling simulation with CRPD and establish two results that allows the use of scheduling simulation as a verification method. The work in this thesis is made available in Cheddar - an open-source scheduling analyzer. Several CRPD analysis features are also implemented in Cheddar besides the work presented in this thesis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017BRES0011 |
| Date | 23 January 2017 |
| Creators | Tran, Hai Nam |
| Contributors | Brest, Singhoff, Frank |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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