Reconciling performance and predictability on a noc-based mpsoc using off-line scheduling techniques

Manel Fakhfakh 1
1 AOSTE - Models and methods of analysis and optimization for systems with real-time and embedding constraints
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , Inria Paris-Rocquencourt, COMRED - COMmunications, Réseaux, systèmes Embarqués et Distribués
Résumé : Les réseaux-sur-puces (NoCs) utilisés dans les architectures multiprocesseurs-sur-puces posent des défis importants aux approches d'ordonnancement temps réel en ligne (dynamique) et hors-ligne (statique). Un NoC contient un grand nombre de points de contention potentiels, a une capacité de bufferisation limitée et le contrôle réseau fonctionne à l'échelle de petits paquets de données. Par conséquent, l'allocation efficace de ressources nécessite l'utilisation des algorithmes da faible complexité sur des modèles de matériel avec un niveau de détail sans précédent dans l'ordonnancement temps réel. Nous considérons dans cette thèse une approche d'ordonnancement statique sur des architectures massivement parallèles (Massively parallel processor arrays ou MPPAs) caractérisées par un grand nombre (quelques centaines) de c¿urs de calculs. Nous identifions les mécanismes matériels facilitant l'analyse temporelle et l'allocation efficace de ressources dans les MPPAs existants. Nous déterminons que le NoC devrait permettre l'ordonnancement hors-ligne de communications, d'une manière synchronisée avec l'ordonnancement de calculs sur les processeurs. Au niveau logiciel, nous proposons une nouvelle méthode d'allocation et d'ordonnancement capable de synthétiser des ordonnancements globaux de calculs et de communications couvrants toutes les ressources d'exécution, de communication et de la mémoire d'un MPPA. Afin de permettre une utilisation efficace de ressources du matériel, notre méthode prend en compte les spécificités architecturales d'un MPPA et implémente des techniques d'ordonnancement avancées comme la préemption pré-calculée de transmissions de données. Nous avons évalué n
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Thèse
Data Structures and Algorithms [cs.DS]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2014. English. < NNT : 2014PA066145 >
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Soumis le : vendredi 6 mars 2015 - 23:03:51
Dernière modification le : vendredi 30 juin 2017 - 01:14:45
Document(s) archivé(s) le : dimanche 7 juin 2015 - 19:46:44

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Manel Fakhfakh. Reconciling performance and predictability on a noc-based mpsoc using off-line scheduling techniques. Data Structures and Algorithms [cs.DS]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2014. English. < NNT : 2014PA066145 >. <tel-01126944>

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