Return to search

Exploration d'architectures génériques sur FPGA pour des algorithmes d'imagerie multispectrale / Exploration of generic architectures on FPGA for algorithms of multispectral imaging

Les architectures multiprocesseur sur puce (MPSoC) basées sur les réseaux sur puce (NoC) constituent une des solutions les plus appropriées pour les applications embarquées temps réel de traitement du signal et de l’image. De part l’augmentation constante de la complexité de ces algorithmes et du type et de la taille des données manipulées, des architectures MPSoC sont nécessaires pour répondre aux contraintes de performance et de portabilité. Mais l’exploration de l’espace de conception de telles architectures devient très coûteuse en temps. En effet, il faut définir principalement le type et le nombre des coeurs de calcul, l’architecture mémoire et le réseau de communication entre tous ces composants. La validation par simulation de haut niveau manque de précision, et la simulation de bas niveau est inadaptée au vu de la taille de l’architecture. L’émulation sur FPGA devient donc inévitable. Dans le domaine de l’image, l’imagerie spectrale est de plus en plus utilisée car elle permet de multiplier les intervalles spectraux, améliorant la définition de la lumière d’une scène pour permettre un accès à des caractéristiques non visibles à l’oeil nu. De nombreux paramètres modifient les caractéristiques de l’algorithme, ce qui influence l’architecture finale. L’objectif de cette thèse est de proposer une méthode pour dimensionner au plus juste l’architecture matérielle et logicielle d’une application d’imagerie multispectrale. La première étape est le dimensionnement du NoC en fonction du trafic sur le réseau. Le développement automatique d’une plateforme d’émulation sur mono ou multi FPGA facilite cette étape et détermine le positionnement des composants de calcul. Ensuite, le dimensionnement des composants de calcul et leurs fonctionnalités sont validés à l’aide de plateformes de simulation existantes, avant la génération du modèle synthétisable sur FPGA. Le flot de conception est ouvert dans le sens qu’il accepte différents NoC à condition d’avoir le modèle source HDL de ce composant. De nombreux résultats mettent en avant les paramètres importants qui ont une influence sur les performances des architectures et du NoC en particulier. Plusieurs solutions sont décrites, commentées et critiquées. Ces travaux nous permettent de poser les premiers jalons d’une plateforme d’émulation complète MPSoC à base de NoC / The Multiprocessor-System-On-Chip (MPSoC) architectures based on the Network-On-Chip (NoC) communication are the one of the most appropriate solution for image and signal processing applications under real time constraints. Due to the ever increasing complexity of these algorithms, the types and sizes of the data manipulated, the MPSoC architectures are necessary to meet the constraints of performance and portability. However exploring the design space of such architecture is time consuming. Indeed, many parameters should be defined such as the type and the number of processing cores, the memory architecture and the communication network between all these components. Validation by high-level simulations has the lack of the precision. Low-level simulation is inadequate for such big size of the architecture. Therefore, the emulation on FPGA becomes inevitable. In image processing, spectral imaging is more and more used. This technology captures light from more frequencies than the human eye increasing the number of wavelengths. Invisible details can be extracted from a scene. The difference between all spectral imaging applications is the number of wavelengths and the precision. Many parameters affect the characteristics of the algorithm, having a huge impact on the final architecture. The objective of this thesis is to propose a method for sizing one of the most accurate hardware and software architecture for multispectral imaging application. The first step is the design of the NoC based on the network traffic. The automatic development of an emulation platform on a single FPGA or multi-FPGAs simplifies this step and determines the positioning of the computational components. Then, the design of computational components and their functions are validated using existing simulation platforms. The synthesizable model of the architecture on FPGA is then generated. The design flow is open. Several NoC structures can be inserted using the source model of this component. The set of results obtained points out the major parameters influencing the performances of architecture and the NoC itself. Several solutions are described and analyzed. These studies allow us to lay the groundwork for a complete MPSoC emulation platform based on NoC

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2012STET4028
Date12 June 2012
CreatorsTan, Junyan
ContributorsSaint-Etienne, Rousseau, Frédéric, Fresse, Virginie
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

Page generated in 0.002 seconds