On parle de plus en plus de systèmes (ou plateformes) reconfigurables qui intègrent sur un même substrat un ou plusieurs cœurs de processeurs et une matrice programmable (ex: Excalibur d'Altera, Virtex 2-Pro et Virtex 4-Fx de Xilinx). Par ailleurs, tout un champ technologique émerge actuellement dans le domaine de la reconfiguration dynamique. Le concepteur se retrouve face à des choix d'implantations logicielles (spécifiques ou génériques) et matérielles (figées ou reconfigurables) pour les différentes parties de l'application. Pour les prochaines générations de systèmes, la complexité croissante nécessite de faire appel à des méthodes et outils d'aide à la prise de décisions. Il est donc nécessaire d'étendre ou de repenser les approches de conception actuelles afin de les adapter aux possibilités offertes par les technologies reconfigurables.<br />Cette thèse propose une méthode automatique de partitionnement logiciel/matériel qui cible des systèmes mixtes logiciel et matériel reconfigurable dynamiquement et a pour objectif de minimiser le temps d'exécution global sous contrainte de surface maximale. Elle offre un flot complet à partir de la spécification au niveau système de l'application (écrite en SSM : formalisme graphique du langage synchrone Esterel) jusqu'à son raffinement vers les outils de niveau RTL. La méthode, basée sur un algorithme génétique, prend en compte les spécificités de l'architecture reconfigurable en ajoutant au partitionnement spatial (ou affectation) classique une étape de partitionnement temporel afin de distribuer dans le temps les configurations successivement implantées sur le reconfigurable. Les performances sont évaluées par une étape d'ordonnancement qui prend en compte les temps de communication et ceux dus aux changements de configurations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00008931 |
| Date | 30 November 2004 |
| Creators | Ben Chehida, Karim |
| Publisher | Université de Nice Sophia-Antipolis |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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