| Summary: | Atualmente, o paradigma multicore é uma tendência fortemente estabelecida também na área de sistemas embarcados. O grau de paralelismo provido por tal arquitetura tem sido a principal causa de avanços de performance na área além de economia de energia e potência. Entretanto, para obter paralelismo eficiente desta arquitetura não é uma tarefa simples. Assim, desenvolvedores propuseram diversos modelos de ambientes de programação tentando prover o máximo de transparência possível. No nível do hardware, este crescente aumento no número de componentes dentro chip cria um problema de gerenciamento a ser tratado. No contexto deste cenário complexo, esta tese propõe o uso de abordagens de gerenciamento de recursos para aumentar a eficiência, levando em consideração tanto performance quanto consumo de energia, de ambientes MPSoC em diferentes níveis. Além disso, estas abordagens tem em comum a noção de clusterização, a qual tenta agregar recursos logicamente de acordo com as demandas da aplicação. Primeiramente no nível do processador/aplicação, é proposto um hardware dinamicamente adaptável para suportar modelos de programação paralelos distintos sem nenhum sobrecusto computacional uma vez que todo o processo é completamente transparente para o programador. Ainda neste ambiente, onde aplicações distintas podem ser executadas, é proposto um mecanismo de escalonamento visando gerenciamento de recursos para aumentar a performance chamado Processor Clustering. São propostas quatro diferentes políticas de mapeamento de recursos que tiram vantagem de aspectos distintos da natureza paralela das aplicações e das restrições arquiteturais do sistema. Entretanto, algumas aplicações tem demandas de memória mais altas do que demandas computacionais. Logo, uma abordagem similar pode ser utilizada no nível da hierarquia de memória. Neste caso, o objetivo é redistribuir recursos de memória de acordo com as demandas da aplicação. Redistribuição de memória é explorada tanto em tempo de projeto quanto em tempo de execução. Um mecanismo de mapeamento de distribuição é proposto baseado na quantidade de requisições de acesso à memória externa. Finalmente, é proposto um mecanismo de tolerância à falhas baseado em gerenciamento de recursos para memórias distribuídas dentro do chip em NoCs. É introduzido um modelo de Reliability Clustering que tira proveito da infraestrutura da NoC. Neste caso, os roteadores tem conhecimento dos blocos com falhas e blocos redundantes. Baseado neste conhecimento, o mecanismo é capaz evitar altas latências de acesso à memória. === The multicore paradigm is a solid trend nowadays, also in the field of embedded systems. The degree of parallelism provided by such architecture has been the foundation of performance advancements in the field as well as for power and energy savings. However, to obtain efficient parallelism of such architecture is not an easy task. Therefore, developers come up with several proposals of programming environments trying to provide as much transparency as possible. On the hardware side, this increasing number of on-chip components creates a management issue to be handled. In the context of this complex scenario this thesis proposes the use of resource management approaches to improve the efficiency, regarding both performance and energy consumption, of MPSoC environments at different levels. Also, these approaches have in common the notion of clustering, which tries to logically aggregate resources according to application demands. First, at the processor/application level, we propose a dynamically adaptable hardware to support distinct parallel programming models at no computational overhead, since the entire process is completely transparent to the programmer. Also, in this environment, where distinct applications can be executed, we propose a resource-aware scheduling mechanism to improve performance named Processor Clustering. We propose four different resource mapping policies that leverage on distinct aspects of the parallel nature of the applications and on architecture constraints. However, some applications have higher memory demands than computational demands. Therefore, a similar approach can be used at the memory level. In this case, we aim at redistributing memory resources according to application demands. We explore memory redistribution at both design time and runtime and propose a distribution mapping mechanism based on the amount of off-chip memory requests. Finally, we propose a resource-aware fault-tolerance mechanism for distributed on-chip memories in NoCs. We introduce a Reliability Clustering model that leverages on the NoC infrastructure. In this case, the routers have knowledge of faulty blocks and redundancy blocks and, based on that, they are able to avoid higher memory access latency.
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