Une méthodologie efficace d'estimation d epuissance au haut niveau sur FPGA et ASIC basée sur l'apprentissage statistique
Auteur / Autrice : | Yehya Nasser |
Direction : | Maryline Hélard |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Télécommunications |
Date : | Soutenance le 25/11/2019 |
Etablissement(s) : | Rennes, INSA |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) |
Partenaire(s) de recherche : | Comue : Université Bretagne Loire (2016-2019) |
Laboratoire : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes) | |
Jury : | Examinateurs / Examinatrices : Maryline Hélard, Dimitrios Soudris, Muhammad Shafique, Pascal Chevalier, Francesca Palumbo, Jean-Christophe Prévotet |
Rapporteurs / Rapporteuses : Dimitrios Soudris, Muhammad Shafique |
Résumé
Aujourd’hui, des systèmes numériques avancés sont nécessaires pour mettre en œuvre des fonctionnalités complexes. Cette complexité impose au concepteur de respecter différentes contraintes de conception telles que la performance, la surface, la consommation électrique et le délai de mise sur le marché. Pour effectuer une conception efficace, les concepteurs doivent rapidement évaluer les différentes architectures possibles. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur l’évaluation de la consommation d’énergie afin de fournir une méthode d’estimation de puissance rapide, précise et flexible. Nous présentons NeuPow qui est une méthode s’appliquant aux FPGA et ASIC. Cette approche système est basée sur des techniques d’apprentissage statistique.Notamment, nous exploitons les réseaux neuronaux pour aider les concepteurs à explorer la consommation d’énergie dynamique. NeuPow s’appuie sur la propagation des signaux à travers des modèles neuronaux connectés pour prédire la consommation d’énergie d’un système composite à haut niveau d’abstraction. La méthodologie permet de prendre en compte la fréquence de fonctionnement et les différentes technologies de circuits (ASIC et FPGA). Les résultats montrent une très bonne précision d’estimation avec moins de 10% d’erreur relative indépendamment de la technologie et de la taille du circuit. NeuPow permet d’obtenir une productivité de conception élevée. Les temps de simulation obtenus sont significativement améliorés par rapport à ceux obtenus avec les outils de conception conventionnels.