Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Compression de code et optimisation multicritère des systèmes embarqués dans un contexte temps réel strict
Directrice de thèse:
Nathalie DRACH-TEMAM (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Les concepteurs des systèmes embarqués doivent faire face à plus de contraintes que les concepteurs des systèmes généralistes. Les causes de ces contraintes sont nombreuses : cela peut être la pression économique de la concurrence dans le marché, des raisons énergétiques ou de dissipation thermique, des raisons physiques (taille, poids, forme, etc.), ou d'autres raisons relatives à l'application ou à l'environnement dans lequel le système embarqué doit fonctionner. Quelles que soient les raisons, pendant la conception d'un système embarqué, il faut optimiser au mieux le système pour satisfaire plusieurs contraintes dont la performance, la consommation d'énergie, la taille de code et le temps d'exécution pire cas sont parmi les plus importantes. Dans le cadre de ce travail de thèse, nous cherchons à étudier l'optimisation multicritère des applications embarquées par transformation de code pour satisfaire les contraintes multi-dimensionnelles des systèmes embarqués dans un contexte temps réel strict.
Avec un seul critère d'intérêt, l'optimisation de code (c.-à-d. l'application d'une ou plusieurs transformations avec leurs paramètres) est déjà difficile à mettre en œuvre car son efficacité dépend de plusieurs facteurs comme l'application considérée, l'architecture ciblée, l’ordre et les paramètres des transformations appliquées ainsi que de leur interaction. Lorsqu'on envisage une optimisation multicritère, l'interaction entre les transformations concerne alors l'ensemble des critères et il devient nécessaire de prendre en compte tous les critères afin de ne pas les dégrader même si la transformation à appliquer ne cible qu’un (ou quelques uns) entre eux. Cela complexifie la procédure d'optimisation et pose de nouvelles questions quant aux interactions entre les transformations, comment les appliquer et comment déterminer une combinaison permettant d'optimiser simultanément les différents critères ou respecter des contraintes sur ceux-ci. Il apparaît donc qu'il y a des besoins de méthodes pour faciliter la procédure d'optimisation multicritère des applications embarquées.
Ce travail de thèse cherche alors à développer des stratégies d’optimisation multicritère pour les applications embarquées temps réel strict. Les critères ciblés sont la taille de code, la consommation d’énergie et la performance pire cas. Pour ce faire, dans un premier temps, un schéma de compression de code a été développé et mis en place comme transformation de code visant à optimiser le critère de la taille de code. Notre schéma utilise une décompression dans le pipeline de processeur pour être mieux adapté aux processeurs haute performance et pouvoir optimiser autres critères que la taille de code. Son performance est ensuite étudiée sur les critères d’intérêt et les analyses ont montré qu’il peut simultanément optimiser, ou offrir des compromis entre, plusieurs critères.
Dans un deuxième temps, une plateforme d’optimisation multicritère a été mise en œuvre pour appliquer simultanément plusieurs transformations de code ciblant différents critères. Cette plateforme utilise une approche itérative pour trouver les points de compromis entre les critères d’intérêt. Finalement, dans le but de chercher une stratégie d’optimisation multicritère des systèmes embarquées temps réel strict, nous avons comparé deux algorithmes de recherche (un algorithme d’optimisation par essaims particulaires et un algorithme génétique) ainsi qu’un algorithme aléatoire d'abord pour un seul lancement et ensuite pour plusieurs lancements à partir des méthodes statistiques.
Doctorant.e: Ozaktas Haluk