Durant la dernière décennie, la miniaturisation des technologies de semi-conducteurs et de l’intégration à grande échelle a donné lieu à la conception de systèmes complexes, notamment l’intégration de plusieurs milliards de transistors sur un même die. Cette tendance pose de nombreux défis de fabrication et de fiabilité tels que la dissipation de puissance, la variabilité technologique et la polyvalence des applications. Les problèmes de fiabilité, représentées par la présence de points chauds thermiques peuvent accélérer la dégradation des transistors, et par conséquent réduire la durée de vie des puces, également appelée "vieillissement". Afin de relever ces défis, de nouvelles solutions sont nécessaires, basées notamment sur des systèmes auto-adaptatifs. Ces systèmes sont principalement composées d’une boucle de contrôle avec trois processus : (i) la surveillance, qui est chargée d’observer l’état du système, (ii) la prise de décision, qui analyse les informations collectées et prend des décisions pour optimiser le comportement du système et (iii) l’action qui ajuste les paramètres du système en conséquence. Cependant, une adaptation dépendre de façon critique sur le processus de suivi qui devrait fournir une estimation précise sur l’état du système de façon rentable. Dans cette thèse, nous étudions d’abord le suivi de la consommation d’énergie. Nous développons une méthode basée sur plusieurs algorithmes de fouille de données "data mining", pour surveiller l’activité de commutation sur quelques signaux pertinents sélectionnés au niveau RTL. La méthode proposée se compose d’un flot générique qui peut être utilisé pour modéliser la consommation d’énergie pour n’importe quel circuit RTL sur n’importe quelle technologie. Deuxièmement, nous améliorons le flot proposé pour estimer le comportement thermique globale de puce et de développer une nouvelle technique de placement des capteurs thermique sur puce. Les algorithmes proposés choisissent systématiquement le meilleur compromis entre la précision de l’observation et le coût représenté par le nombre de capteurs intégrés sur puce. La surface de la puce est décomposée en plusieurs zones thermiquement homogènes.Outre la partie conception, les systèmes embarqués modernes intègrent des capteurs matériels (analogiques ou numériques) qui peuvent être utilisés pour surveiller l’état du système. Ces méthodes industrielles sont généralement très coûteuses et nécessitent un grand nombre d’unités pour produire des informations précises avec une résolution à grain fin. Une solution alternative pour fournir une estimation précise de l’état du système est réalisée avec un ensemble de compteurs de performance qui peut être configuré pour effectuer le suivi des événements logiques à différents niveaux. Dans ce cas, nous proposons un nouvel algorithme pour la sélection des événements performance pertinents à partir des ressources locales, partagées et système. Nous proposons ensuite une implémentation d'un algorithme d'estimation basé sur un réseau neuronal. La méthode proposée est robuste contre les variations de température extérieure. En outre, estimation thermique est aussi peut être réalisé en utilisant les événements logiques actuelles et historiques, et la précision est évaluée sur la base de la profondeur dans le passé.Enfin, une fois la méthode de suivi et la cible définies et le système est configuré, la méthode de surveillance doit être utilisée au moment de "Run-time". Nous avons mis en place une boucle d’adaptation complète, avec un suivi dynamique de l’état du système afin atteindre une meilleure efficacité énergétique. / Over the last decade, the miniaturization of semiconductor technologies and the large-scale integration has given rise to complex system design, including the integration of several billions of transistors on a single die. This trend poses many manufacturing and reliability challenges such as power dissipation, technological variability and application versatility. The reliability issues represented by the presence of thermal hotspots can accelerate the degradation of the transistors, and consequently reduce the chip lifetime, also referred to as “aging”. In order to address these challenges, new solutions are required, based in particular on self-adaptive systems. Such systems are mainly composed of a control loop with three processes: (i) the monitoring, which is responsible for observing the state of the system, (ii) the diagnosis, which analyzes the information collected and makes decisions to optimize the behavior of the system, and (iii) the action that adjusts the system parameters accordingly. However, effective adaptations depend critically on the monitoring process that should provide an accurate estimation about the system state in a cost-effective manner. In this thesis, we firstly investigate the monitoring of the power consumption. We develop a method, based on several data mining algorithm, to monitor the toggling activity on a few relevant signals selected at the RTL level. The proposed method consists of a generic flow that can be used to model the power consumption for any RTL circuit on any technology. Secondly, we improve the proposed flow by estimating the overall chip thermal behavior and developing a new technique of on-die thermal sensor placement. The proposed algorithms systematically choose the best trade-off between accuracy and overhead. The surface of the chip is decomposed into several thermally homogeneous regions.Besides the design part, modern embedded systems integrates hardware sensors (analog or digital) that can be used to monitor the system’s state. These industrial methods are usually very expensive, and require a large number of units to produce precise information at a fine-grained resolution. An alternative solution to provide an accurate estimation of system’s state is achieved with a set of performance counters that can be configured to track logical events at different levels. To this end, we propose a novel algorithm for the selection of the relevant performance events from the local, shared and system resources. We propose then an implementation of a neural network based estimation algorithm. The proposed method is robust against the external temperature variations. Furthermore, thermal estimation is also can be achieved using the current and historic logical events, and the accuracy is evaluated on the basis of the depth in the past.Finally, once the tracking method and target are defined and the system is configured, the monitoring method should be used at “Run-time”. We implemented a complete adaptation loop, with a dynamic monitoring of the system’s state in order to achieve better energy efficiency.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018MONTS048 |
| Date | 18 October 2018 |
| Creators | Ahmad, Mohamad El |
| Contributors | Montpellier, Sassatelli, Gilles, Benoit, Pascal |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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