Architecture et modèle de programmation pour accélérateurs reconfigurables dans les systèmes embarqués multi-coeurs

Architecture and Programming Model Support for Reconfigurable Accelerators in Multi-Core Embedded Systems

• Auteur / Autrice : Satyajit Das
• Direction : Philippe Coussy, Luca Benini
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Électronique
• Date : Soutenance le 04/06/2018
• Etablissement(s) : Lorient en cotutelle avec Università degli studi (Bologne, Italie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé, information-communication et mathématiques, matière (Brest, Finistère)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
• Jury : Président / Présidente : François Pêcheux
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Angeliki Kritikakou, Kévin Martin
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Jari Numi, Michael Hubner

Mots clés

Mots clés contrôlés

Microprocesseurs multi-coeurs

Compilation (informatique)

Économies d'énergie

Systèmes embarqués (informatique)

Reconfiguration (informatique)

Mots clés libres

Accélérateurs matériels

Architectures reconfigurables à gros grain

Coarse-Grained Reconfigurable Array (CGRA)

Hardware accelerator

Low-power

Résumé

La complexité des systèmes embarqués et des applications impose des besoins croissants en puissance de calcul et de consommation énergétique. Couplé au rendement en baisse de la technologie, le monde académique et industriel est toujours en quête d'accélérateurs matériels efficaces en énergie. L'inconvénient d'un accélérateur matériel est qu'il est non programmable, le rendant ainsi dédié à une fonction particulière. La multiplication des accélérateurs dédiés dans les systèmes sur puce conduit à une faible efficacité en surface et pose des problèmes de passage à l'échelle et d'interconnexion. Les accélérateurs programmables fournissent le bon compromis efficacité et flexibilité. Les architectures reconfigurables à gros grains (CGRA) sont composées d'éléments de calcul au niveau mot et constituent un choix prometteur d'accélérateurs programmables. Cette thèse propose d'exploiter le potentiel des architectures reconfigurables à gros grains et de pousser le matériel aux limites énergétiques dans un flot de conception complet. Les contributions de cette thèse sont une architecture de type CGRA, appelé IPA pour Integrated Programmable Array, sa mise en œuvre et son intégration dans un système sur puce, avec le flot de compilation associé qui permet d'exploiter les caractéristiques uniques du nouveau composant, notamment sa capacité à supporter du flot de contrôle. L'efficacité de l'approche est éprouvée à travers le déploiement de plusieurs applications de traitement intensif. L'accélérateur proposé est enfin intégré à PULP, a Parallel Ultra-Low-Power Processing-Platform, pour explorer le bénéfice de ce genre de plate-forme hétérogène ultra basse consommation.

Emerging trends in embedded systems and applications need high throughput and low power consumption. Due to the increasing demand for low power computing and diminishing returns from technology scaling, industry and academia are turning with renewed interest toward energy efficient hardware accelerators. The main drawback of hardware accelerators is that they are not programmable. Therefore, their utilization can be low is they perform one specific function and increasing the number of the accelerators in a system on chip (SoC) causes scalability issues. Programmable accelerators provide flexibility and solve the scalability issues. Coarse-Grained Reconfigurable Array (CGRA) architecture consisting of several processing elements with word level granularity is a promising choice for programmable accelerator. Inspired by the promising characteristics of programmable accelerators, potentials of CGRAs in near threshold computing platforms are studied and an end-to-end CGRA research framework is developed in this thesis. The major contributions of this framework are: CGRA design, implementation, integration in a computing system, and compilation for CGRA. First, the design and implementation of a CGRA named Integrated Programmable Array (IPA) is presented. Next, the problem of mapping applications with control and data flow onto CGRA is formulated. From this formulation, several efficient algorithms are developed using internal resources of a CGRA, with a vision for low power acceleration. The algorithms are integrated into an automated compilation flow. Finally, the IPA accelerator is augmented in PULP - a Parallel Ultra-Low-Power Processing-Platform to explore heterogeneous computing.