Programming embedded manycore : refinement and optimizing compilation of a parallel action language for hierarchical state machines

Résumé : Afin de gérer la complexité des systèmes embarqués modernes, les langages de modélisation proposent des abstractions et des transformations adaptées au domaine. Basées sur le formalisme de machines à états hiérarchiques, connu sous le nom de Statecharts, ils permettent la modélisation du contrôle parallèle hiérarchique. Cependant, ils doivent faire à deux défis majeures quant il s'agit de la modélisation des applications à calcul intensif: le besoin des méthodes unifiées supportant des actions avec parallélisme de donnée; flots d'optimisation et génération de code à partir des modèles trop généralistes. Dans cette thèse, nous proposons un langage de modélisation étendu avec une sémantique d'actions parallèles et machines à états hiérarchiques indexées, spécialement adapté pour les applications à calcul intensif. Avec sa sémantique formelle, nous présentons un flot de compilation optimisante pour le raffinement des modèles en vue d'une génération du code efficace avec parallèlisme de donnée.
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Thèse
Computation and Language [cs.CL]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2016. English. 〈NNT : 2016PA066157〉
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Soumis le : jeudi 24 novembre 2016 - 09:57:07
Dernière modification le : samedi 8 juillet 2017 - 01:13:33
Document(s) archivé(s) le : mardi 21 mars 2017 - 01:20:21

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Ivan Llopard. Programming embedded manycore : refinement and optimizing compilation of a parallel action language for hierarchical state machines. Computation and Language [cs.CL]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2016. English. 〈NNT : 2016PA066157〉. 〈tel-01401980〉

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