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Caractérisation de la performance temporelle et de la consommation électrique de systèmes embarqués basés sur des plates-formes multiprocesseurs/coeurs et mettant en oeuvre du logiciel temps réel : FORECAST : perFORmance and Energy Consumption AnalysiS Tool

La multiplication des plate-formes embarquées disponibles sur le marché rend de plus en plus complexe le choix d'une plate-forme pour un produit. L'arrivée des architectures multi-processeurs augmente encore plus ce phénomène. Dans le contexte industriel actuel, il est nécessaire de disposer d'une méthodologie et des outils associés permettant d'évaluer rapidement ces plate-formes et celles qui apparaitront dans le futur sur le marché afin de faire des premiers choix tôt dans le cycle de conception des produits. Précédemment, il était nécessaire d'attendre l'arrivée sur le marché des plate-formes de test afin d'exécuter sur ces plate-formes des benchmarks et des applications afin d'évaluer leur performance et leur consommation. Nous proposons ici une méthodologie et les outils associés permettant de modéliser un système (logiciel et matériel) puis d'estimer ses performances et sa consommation d'énergie. Notre méthodologie s'appuie sur des modèles simples à mettre en œuvre utilisant uniquement des informations présentes dans les documents techniques des constructeurs. Autre avantage de notre approche, la simulation réalisée s'appuie sur du code exécutable généré automatiquement afin de s'exécuter en natif sur un ordinateur. Cela permet une exécution rapide des scénarios de test et offre la possibilité de faire de l'exploration d'architectures. Nous avons procédé à diverses validations en utilisant des applications variées (décodeur H.264, application radio, benchmarks classiques, ...) et en comparant les performances et la consommation estimée avec l'équivalent sur des plate-formes réelles (OMAP3/4, i.MX6, QorIQ, ...). Cela a permis d'évaluer l'erreur d'estimation de FORECAST (l'outil développé lors de cette thèse) et ainsi de s'assurer que le taux d'erreur reste dans des bornes admissibles c'est-à-dire inferieures à 20%. Nous avons d'un autre côté comparé notre approche avec celles développées dans deux autres projets OpenPEOPLE (ANR) et COMCAS (Catrene) afin de s'assurer que le rapport effort/précision de notre approche est intéressant.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00837867
Date29 January 2013
CreatorsKriegel, Joffrey
PublisherUniversité Nice Sophia Antipolis
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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