Stratégies de simulation rapides et algorithme adaptatif de contrôle de la tension et de la fréquence pour les MPSoCs basse consommation

• Main Author: Gligor, M.
• Language: ENG
• Published: 2010
• Subjects: [SPI:NANO] Engineering Sciences/Micro and nanotechnologies/Microelectronics; MPSoC; Codesign; simulation; Traduction binaire; Ordonnancement statique; Fréquences multiples; Algorithme d'économie d'énergie; DVFS
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00541337; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/54/13/37/PDF/ssr_0334.pdf

Les Systèmes sur Puce (SoC) ont vu leurs capacités en constante augmentation ce qui leur permet ainsi qu'aux applications s'exécutant dessus de devenir de plus en plus complexes grâce au pouvoir d'intégration de la technologie. Beaucoup de ces appareils fonctionnent sur batterie, mais puisque la technologie des batteries ne suit pas la même progression que l'intégration, à la fois le logiciel et le matériel de ces appareils doivent être économes en énergie. Nous proposons dans cette thèse un algorithme logiciel qui cherche à réduire la consommation énergétique en modifiant la fréquence et la tension des processeurs lorsque l'utilisation du système le permet. Cet algorithme n'a besoin d'aucune information sur les applications. Afin de tester et de déterminer l'efficacité de l'algorithme d'économie d'énergie proposé, nous avons besoin de plateformes de simulation rapides et précises qui supportent le changement de fréquence pour chaque processeur ou sous-système. Le bon niveau d'abstraction pour estimer la consommation d'énergie par la simulation n'est pas évident. Nous avons premièrement défini une stratégie de haut niveau de simulation qui combine la précision des simulateurs orientés matériel à la vitesse des simulateurs orientés comportement. Lorsque des estimations plus précises sont nécessaires, une simulation cycle accurate/bit accurate doit être utilisée. Toutefois, pour accélérer la simulation, des stratégies d'ordonnancement statique non compatibles avec le DVFS sont utilisées. Nous avons défini deux nouvelles approches supportant le DVFS dans ce contexte.