Exploration de l'espace de conception de processeurs via simulation accélérée
Auteur / Autrice : | Taj Muhammad Khan |
Direction : | Olivier Temam, Daniel Gracia Pérez |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 12/05/2011 |
Etablissement(s) : | Paris 11 |
Ecole(s) doctorale(s) : | Ecole doctorale Informatique de Paris-Sud |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Saclay, Ile-de-France) |
Jury : | Président / Présidente : Smaïl Niar |
Examinateurs / Examinatrices : Olivier Temam, Daniel Gracia Pérez, Babak Falsafi, Nigel Topham, Frédéric Pétrot | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Babak Falsafi, Nigel Topham |
Résumé
Nous nous focalisons sur l'échantillonnage comme une technique de simulation pour réduire le temps de simulation. L'échantillonnage est basé sur le fait que l'exécution d'un programme est composée des parties du code qui se répètent, les phases. D'où vient l'observation que l'on peut éviter la simulation entière d'un programme et simuler chaque phase juste une fois et à partir de leurs performances calculer la performance du programme entier. Deux questions importantes se lèvent: quelles parties du programme doit-on simuler? Et comment restaurer l'état du système avant chaque simulation? Pour répondre à la première question, il existe deux solutions: une qui analyse l'exécution du programme en termes de phases et choisit de simuler chaque phase une fois, l'échantillonnage représentatif, et une deuxième qui prône de choisir les échantillons aléatoirement, l'échantillonnage statistique. Pour répondre à la deuxième question de la restauration de l'état du système, des techniques ont été développées récemment qui restaurent l'état (chauffent) du système en fonction des besoins du bout du code simulé (adaptativement). Les techniques des choix des échantillons ignorent complètement les mécanismes de chauffage du système ou proposent des alternatives qui demandent beaucoup de modification du simulateur et les techniques adaptatives du chauffage ne sont pas compatibles avec la plupart des techniques d'échantillonnage. Au sein de cette thèse nous nous focalisons sur le fait de réconcilier les techniques d'échantillonnage avec celles du chauffage adaptatif pour développer un mécanisme qui soit à la fois facile à utiliser, précis dans ses résultats, et soit transparent à l'utilisateur. Nous avons prit l'échantillonnage représentatif et statistique et modifié les techniques adaptatives du chauffage pour les rendre compatibles avec ces premiers dans un seul mécanisme. Nous avons pu montrer que les techniques adaptatives du chauffage peuvent être employées dans l'échantillonnage. Nos résultats sont comparables avec l'état de l'art en terme de précision mais en débarrassant l'utilisateur des problèmes du chauffage et en lui cachant les détails de la simulation, nous rendons le processus plus facile. On a aussi constaté que l'échantillonnage statistique donne des résultats meilleurs que l'échantillonnage représentatif