Direction de recherche : Alix MUNIER

Co-encadrement : DELOSME Jean-Marc

Évaluation de l'affectation des tâches sur une architecture à mémoire distribuée pour des modèles flot de données

Avec l'augmentation de l'utilisation des smartphones, des objets connectés et des véhicules automatiques, le domaine des systèmes embarqués est devenu omniprésent dans notre environnement. Ces systèmes sont souvent contraints en terme de consommation et de taille. L'utilisation des processeurs many-cores dans des systèmes embarqués permet une conception rapide tout en respectant des contraintes temps-réels et en conservant une consommation énergétique basse. Exécuter une application sur un processeur many-core requiert un dispatching des tâches appelé problème de mapping et est connu comme étant NP-complet. Les contributions de cette thèse sont divisées en trois parties : Tout d'abord, nous étendons d'importantes propriétés dataflow au modèle Phased Computation Graph. Ensuite, nous présentons un générateur de graphe dataflow capable de générer des Synchonous Dataflow Graphs, Cyclo-Static Dataflow Graphs et Phased Computation Graphs vivant avec plus de 10000 tâches en moins de 30 secondes. Le générateur est comparé à SDF3 et PREESM. Enfin, la contribution majeure de cette thèse propose une nouvelle méthode d'évaluation d'un mapping en utilisant les modèles Synchonous Dataflow Graphe et Cyclo-Static Dataflow Graphe. La méthode évalue efficacement la mémoire consommée par les communications d'un dataflow mappé sur une architecture à mémoire distribuée. L'évaluation est déclinée en deux versions, la première garantit la vivacité alors que la seconde ajoute une contrainte de débit. La méthode d'évaluation est expérimentée avec des dataflow générés par Turbine et avec des applications réelles.

Publications 2014-2017