Memory Study and Dataflow Representations for Rapid Prototyping of Signal Processing Applications on MPSoCs

par Karol Desnos

Thèse de doctorat en Traitement du signal et de l'image

Sous la direction de Jean-François Nezan.

  • Titre traduit

    Etude mémoire et représentations flux de données pour le prototypage rapide d'applications de traitement du signal sur MPSoCs


  • Résumé

    Le développement d’applications de traitement du signal pour des architectures multi-coeurs embarquées est une tâche complexe qui nécessite la prise en compte de nombreuses contraintes. Parmi ces contraintes figurent les contraintes temps réel, les limitations énergétiques, ou encore la quantité limitée des ressources matérielles disponibles. Pour satisfaire ces contraintes, une connaissance précise des caractéristiques des applications à implémenter est nécessaire. La caractérisation des besoins en mémoire d’une application est primordiale car cette propriété a un impact important sur la qualité et les performances finales du système développé. En effet, les composants de mémoire d’un système embarqué peuvent occuper jusqu’à 80% de la surface totale de silicium et être responsable d’une majeure partie de la consommation énergétique. Malgré cela, les limitations mémoires restent une contrainte forte augmentant considérablement les temps de développements. Les modèles de calcul de type flux de données sont couramment utilisés pour la spécification, l’analyse et l’optimisation d’applications de traitement du signal. La popularité de ces modèles est due à leur bonne analysabilité ainsi qu’à leur prédisposition à exprimer le parallélisme des applications. L’abstraction de toute notion de temps dans les diagrammes flux de données facilite l’exploitation du parallélisme offert par les architectures multi-coeurs hétérogènes. Dans cette thèse, nous présentons une méthode complète pour l’étude des caractéristiques mémoires d’applications de traitement du signal modélisées par des diagrammes flux de données. La méthode proposée couvre la caractérisation théorique d’applications, indépendamment des architectures ciblées, jusqu’à l’allocation quasi-optimale de ces applications en mémoire partagée d’architectures multi-coeurs embarquées. L’implémentation de cette méthode au sein d’un outil de prototypage rapide permet son évaluation sur des applications récentes de vision par ordinateur, de télécommunication, et de multimédia. Certaines applications de traitement du signal au comportement très dynamique ne pouvant être modélisé par le modèle de calcul supporté par notre méthode, nous proposons un nouveau méta-modèle de type flux de données répondant à ce besoin. Ce nouveau méta-modèle permet la modélisation d’applications reconfigurables et modulaires tout en préservant la prédictibilité, la concision et la lisibilité des diagrammes de flux de données.


  • Résumé

    The development of embedded Digital Signal Processing (DSP) applications for Multiprocessor Systems-on-Chips (MPSoCs) is a complex task requiring the consideration of many constraints including real-time requirements, power consumption restrictions, and limited hardware resources. To satisfy these constraints, it is critical to understand the general characteristics of a given application: its behavior and its requirements in terms of MPSoC resources. In particular, the memory requirements of an application strongly impact the quality and performance of an embedded system, as the silicon area occupied by the memory can be as large as 80% of a chip and may be responsible for a major part of its power consumption. Despite the large overhead, limited memory resources remain an important constraint that considerably increases the development time of embedded systems. Dataflow Models of Computation (MoCs) are widely used for the specification, analysis, and optimization of DSP applications. The popularity of dataflow MoCs is due to their great analyzability and their natural expressivity of the parallelism of a DSP application. The abstraction of time in dataflow MoCs is particularly suitable for exploiting the parallelism offered by heterogeneous MPSoCs. In this thesis, we propose a complete method to study the important aspect of memory characteristic of a DSP application modeled with a dataflow graph. The proposed method spans the theoretical, architecture-independent memory characterization to the quasi-optimal static memory allocation of an application on a real shared-memory MPSoC. The proposed method, implemented as part of a rapid prototyping framework, is extensively tested on a set of state-of-the-art applications from the computer-vision, the telecommunication, and the multimedia domains. Then, because the dataflow MoC used in our method is unable to model applications with a dynamic behavior, we introduce a new dataflow meta-model to address the important challenge of managing dynamics in DSP-oriented representations. The new reconfigurable and composable dataflow meta-model strengthens the predictability, the conciseness and the readability of application descriptions.


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