Méthode de conception de systèmes temps réels embarqués multi-coeurs en milieu automobile
Methodology of designing embedded real-time multi-core systems in automotive
Résumé
The increasing complexity of embedded applications in modern cars has increased the need of computing power. To meet this need, the European automotive standard AUTOSAR has introduced the use of \multicore platforms. However, \multicore platform for critical automotive applications raises several issues. In particular, it is necessary to respect the functional specification and to guarantee deterministically the data exchanges between cores. In this thesis, we consider multi-periodic systems specified and validated with \mat. So, we developed a framework to deploy \mat applications on AUTOSAR \multicore. This framework guarantees the functional and temporal determinism and exploits the parallelism. Our contribution is threefold. First, we identify the communication mechanisms in \mat. Then, we prove that the dataflow in a multi-periodic \mat system is modeled by a SDFG. The SDFG formalism is an excellent analysis tool to exploit the parallelism. In fact, it is very popular in the literature and it is widely studied for the deployment of dataflow applications on multi/many-core. Then, we develop methods to realize the dataflow expressed by the SDFG in a preemptive \rt scheduling. These methods use theoretical results on SDFGs to guarantee deterministic precedence constraints without using blocking synchronization mechanisms. As such, both the functional and temporal determinism are guaranteed. Finally, we characterize the impact of dataflow requirements on tasks. We propose a partitioning technique that minimizes this impact. We show that this technique promotes the construction of a partitioning and a feasible scheduling when it is used to initiate multi-objective research and optimization algorithms. %As such, we reduce the number of design iterations and shorten the design time.
La complexité croissante des applications embarquées dans les voitures modernes augmente le besoin de puissance de calcul. Pour répondre à ce besoin, le standard automobile AUTOSAR introduit l'utilisation de plates-formes multi-cœurs. Cependant, l'utilisation du multi-cœurs pour des applications temps-réel critique automobile soulève plusieurs problématiques. Notamment, il faut respecter la spécification fonctionnelle et garantir de manière déterministe les échanges de données entre cœurs. Dans cette thèse, nous considérons des systèmes multi-périodiques spécifiés et validés fonctionnellement avec des modèles Matlab/Simulink. Ainsi, nous avons développé un framework pour déployer des applications Matlab/Simulink sur AUTOSAR multi-cœurs afin de garantir le déterminisme fonctionnel et temporel tout en exploitant au mieux le parallélisme. Notre contribution a porté sur trois axes. Premièrement nous avons identifié les mécanismes d'échanges de données imposés dans le modèle fonctionnel Matlab/Simulink. Nous avons montré que ces mécanismes pouvaient s'exprimer en utilisant le formalisme des Synchronous Dataflow Graph (SDFG). Ce modèle est un excellent outil d'analyse pour exploiter le parallélisme car il est très populaire dans la littérature et largement étudié pour le déploiement d'applications flow de données sur plateforme multi/many-cœurs. Par la suite, nous avons développé des méthodes pour réaliser le flux de données exprimés par le SDFG dans un ordonnancement temps-réel préemptif. Ces méthodes utilisent des résultats théoriques sur les SDFGs pour garantir les contraintes de précédence de manière déterministe sans utiliser des mécanismes de synchronisation bloquants. De cette sorte, nous garantissons à la fois le déterminisme fonctionnel et temporel des applications. Finalement, nous caractérisons l'impact des contraintes de flux de données sur l'ordonnancement des tâches. Nous proposons une technique de partitionnement qui minimise cet impact. Nous montrons alors que cette technique favorise la construction d'un partitionnement et d'un ordonnancement lorsqu'elle est utilisée pour initialiser des algorithmes de recherche et d'optimisation heuristiques.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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