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Une méthodologie de conception de modèles analytiques de surface et de puissance de réseaux sur puce hautement paramétriques basée sur une méthode d'apprentissage automatique

Les réseaux sur puces (SoCs - Networks-on-chip) sont apparus durant la dernière décennie en tant que solution flexible et efficace pour interconnecter le nombre toujours croissant d'éléments inclus dans les systèmes sur puces (SoCs - Systems-on-chip). Les réseaux sur puces sont en mesure de répondre aux besoins grandissants en bande-passante et en scalabilité tout en respectant des contraintes fortes de performances. Cependant, ils sont habituellement caractérisés par un grand nombre de paramètres architecturaux et d'implémentation qui forment un vaste espace de conception. Dans ces conditions, trouver une architecture de NoC adaptée aux besoins d'une plateforme précise est un problème difficile. De plus, la plupart des grands choix architecturaux (topologie, routage, qualité de service) sont généralement faits au niveau architectural durant les premières étapes du flot de conception, mais mesurer les effets de ces décisions majeures sur les performances finales du système est complexe à un tel niveau d'abstraction. Les analyses statiques (méthodes non basées sur des simulations) sont apparues pour répondre à ce besoin en méthodes d'estimations des performances des SoCs fiables et disponibles rapidement dans le flot de conception. Au vu du haut niveau d'abstraction utilisé, il est irréaliste de s'attendre à une estimation précise des performances et coûts de la puce finale. L'objectif principal est alors la fidélité (caractérisation des grandes tendances d'une métrique permettant une comparaison équitable des alternatives) plutôt que la précision. Cette thèse propose une méthodologie de modélisation pour concevoir des analyses statiques des coûts des composants des NoCs. La méthode proposée est principalement orientée vers la généralité. En particulier, aucune hypothèse n'est faite ni sur le nombre de paramètres des composants ni sur la nature des dépendances de la métrique considérée sur ces mêmes paramètres. Nous sommes alors en mesure de modéliser des composants proposant des millions de possibilités de configurations (ordre de 1e+30 possibilités de configurations) et d'estimer le coût de réseaux sur puce composés d'un grand nombre de ces composants au niveau architectural. Il est complexe de modéliser ce type de composants avec des modèles analytiques expérimentaux à cause du trop grand nombre de possibilités de configurations. Nous proposons donc un flot entièrement automatisé qui peut être appliqué tel quel à n'importe quelles architectures et technologies. Le flot produit des prédicteurs de coûts des composants des réseaux sur puce capables d'estimer les différentes métriques pour n'importe quelles configurations de l'espace de conception en quelques secondes. Le flot conçoit des modèles analytiques à grains fins sur la base de résultats obtenus au niveau porte et d'une méthode d'apprentissage automatique. Il est alors capable de concevoir des modèles présentant une meilleure fidélité que les méthodes basées uniquement sur des théories mathématiques tout en conservant leurs qualités principales (basse complexité, disponibilité précoce). Nous proposons d'utiliser une méthode d'interpolation basée sur la théorie de Kriging. La théorie de Kriging permet de minimiser le nombre d'exécutions du flot d'implémentation nécessaires à la modélisation tout en caractérisant le comportement des métriques à la fois localement et globalement dans l'espace. La méthode est appliquée pour modéliser la surface logique des composants clés des réseaux sur puces. L'inclusion du trafic dans la méthode est ensuite traitée et un modèle de puissance statique et dynamique moyenne des routeurs est conçu sur cette base.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00877956
Date04 July 2013
CreatorsDubois, Florentine
PublisherUniversité de Grenoble
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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