Méthodes d'optimisation pour le partitionnement logiciel/matériel de systèmes à description multi-modèles

Optimization method for the hardware/sofware partitioning of embedded systems with multimodel specification

• Auteur / Autrice : Benoît Miramond
• Direction : Jean-Marc Delosme
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2003
• Etablissement(s) : Evry-Val d'Essonne

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes embarqués (informatique)

Résumé

La complexité des systèmes embarqués, l'hétérogénéité de leur spécification et la nécessité de les concevoir et de les produire à moindre coût motivent l'introduction d'outils d'aide à la conception au niveau système. Cette thèse traite du partitionnement logiciel/matériel, qui consiste à définir l'architecture du système (processeurs, circuits dédiés, mémoires,. . . ) et à affecter les traitements aux processeurs et aux circuits. Ce problème est formulé comme un problème d'optimisation dont l'objectif est de minimiser le coût global du système. En utilisant une méthode de recherche locale et en construisant un environnement permettant d'intégrer facilement de nouveaux modèles de traitement et de composants de l'architecture, on montre qu'il est possible d'obtenir des solutions proches de l'optimum pour des spécifications hétérogènes (DFG, flots de données synchrones). L'efficacité est obtenue en accélérant une version rapide du recuit simulé et en la rendant plus facile à utiliser.

The complexity of embedded systems, the heterogeneity of their specification and the need to design and manufacture them at the lowest cost motivate the introduction of CAD tools at the system level. This thesis deals specifically with hardware/software partitioning, i. E. Defining the architecture of the system (processors, ASICs, memory, etc. ) and assigning the computations to the processors and dedicated ICs. This problem is formulated as an optimization problem whose objective is the minimization of the global cost of the system. By using a local search method and by building an environment that enables easy integration of new models of computation and of novel architectural components, we show how to reach solutions close to the global optimum for heterogeneously specified systems (DFG, SDF, etc. ). Efficiency is achieved by starting with a fast version of simulated annealing, improving further on its speed and reducing parameter tuning to a minimum.