Description
Date depot: 3 janvier 2022
Titre: Dimensionnement des systèmes embarqués à criticités multiples pour une exécution efficace des algorithmes d’intelligence artificielle
Directrice de thèse:
Liliana CUCU-GROSJEAN (Inria-Paris (ED-130))
Encadrante :
Yasmina ABDEDDAÏM (LIGM)
Encadrante :
Adriana GOGONEL (Inria-Paris (ED-130))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Systèmes et architectures intégrés matériel-logiciel
Resumé: Avec l’introduction des méthodes d’intelligence artificielle dans le secteur des systèmes embarqués, de plus en plus d’applications embarqués nécessitent des calculs complexes gourmands en puissance de calcul, par exemple dans le cas de véhicules autonomes. Ces applications qui sont souvent critiques doivent respecter des contraintes temporelles strictes afin d'assurer un niveau de sécurité élevé. Par exemple, dans un véhicule autonome, un freinage induit par la reconnaissance automatique d'un piéton peut avoir des conséquences dangereuses s’il prend plus de temps que prévu.
Afin de réaliser ces calculs complexes dans le temps imparti, les concepteurs utilisent la dernière génération de processeurs embarqués intégrant plusieurs cœurs avec une tendance à intégrer des architectures hybrides comme les CPU-GPU ou CPU-FPGA pour diminuer les temps de réponse, mais également la consommation énergétique. Bien que les architectures hybrides augmentent la puissance de calcul, la validation temporelle de l'exécution des programmes exécutés sur ces architectures est un problème ouvert, surtout quand les programmes ne partagent pas les mêmes criticités.
Le pire temps d’exécution d’un programme (WCET) et le pire temps de réponse (WCRT) sont des paramètres importants dans la validation temporelle des systèmes critiques temps réel car ils permettent de vérifier si un programme, combiné à d'autres programmes, peut être implémenté sur un processeur tout en respectant des contraintes de temps strictes. Le WCET peut être estimé soit par des méthodes d’analyse statique, soit par des méthodes basée sur des mesures, soit par une combinaison des deux approches. En fonction de cet estimation, les méthodes de calcul de temps de réponse peuvent être analytiques ou à base de mesures.
L’objectif de la thèse est de faire évoluer des algorithmes d’ordonnancement vers des architectures hybrides, comparer leurs performances énergétiques, tout en respectant les contraintes temporelles.
Résumé dans une autre langue: With the introduction of artificial intelligence methods in the field of embedded systems, more and more embedded applications require complex calculations that consume much computing power, for example in the case of autonomous vehicles. These applications, which are often critical, must respect strict time constraints in order to ensure a high level of security. For example, in an autonomous vehicle, braking induced by the automatic recognition of a pedestrian can have dangerous consequences if it takes longer than expected. In order to carry out these complex calculations in the allotted time, designers use the latest generation of embedded processors integrating several cores with a tendency to integrate hybrid architectures such as CPU-GPU or CPU-FPGA to reduce response times, but also the energy consumption. Although hybrid architectures increase computing power, the temporal validation of the execution of programs executed on these architectures is an open problem, especially when the programs do not share the same criticalities.
Worst Program Execution Time (WCET) and Worst Response Time (WCRT) are important parameters in the time validation of critical real-time systems because they allow checking whether a program, combined with other programs , can be implemented on a processor while respecting strict time constraints. WCET can be estimated either by static analysis methods, measure-based methods, or by a combination of the two approaches. Depending on this estimate, the response time calculation methods can be analytical or measurement-based.
The objective of the thesis is to develop scheduling algorithms towards hybrid architectures, compare their energy performance, while respecting time constraints.
Doctorant.e: Daini Chiara