Techniques pour l’amélioration de la prévisibilité de l’accélération matérielle pour les plateformes informatiques hétérogènes SoC-FPGA

Enabling Predictable Hardware Acceleration in Heterogeneous SoC-FPGA Computing Platforms

• Auteur / Autrice : Marco Pagani
• Direction : Giuseppe Lipari, Giorgio C. Buttazzo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et applications
• Date : Soutenance le 20/07/2020
• Etablissement(s) : Université de Lille (2018-2021) en cotutelle avec Scuola superiore Sant'Anna di studi universitari e di perfezionamento (Pise, Italie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille

Mots clés

Mots clés contrôlés

Processeurs à hautes performances

Temps réel (informatique)

Ordonnancement (informatique)

Systèmes sur puce

Réseaux logiques programmables par l'utilisateur

Mots clés libres

Plateformes informatiques hétérogènes

Accélération matérielle

Modern computing platforms

Résumé

Les architectures informatiques modernes pour les systèmes intégrés évoluent vers des plateformes de plus en plus hétérogènes, comprenant différents types de processeurs et d'accélérateurs. Cette évolution est entraînée par la nécessité de répondre à la demande croissante de capacité de calcul par les systèmes cyber-physiques modernes. Ces systèmes doivent acquérir et traiter de grandes quantités de données, provenant de différents capteurs, afin d'exécuter les tâches de contrôle et de surveillance nécessaires. Ces exigences se traduisent par la nécessité d'exécuter des charges de calcul complexes telles que des algorithmes d'apprentissage automatique, de traitement numérique des signaux et de cryptographie, en respectant les contraintes de temps imposées par l'interaction avec le monde physique. Les plateformes hétérogènes permettent de répondre à cette demande de calcul, en distribuant le travail entre les différents processeurs et accélérateurs, ce qui permet de maintenir un niveau élevé d'efficacité énergétique.Cette thèse contribue au développement du support pour les systèmes temps réels sur des plateformes hétérogènes, en présentant un ensemble de techniques et de méthodologies pour rendre prévisible l'accélération matérielle sur les plateformes SoC-FPGA. La première partie de cette thèse présente un framework pour soutenir le développement d'applications en temps réel sur les plateformes SoC-FPGA, en utilisant l'accélération matérielle et la reconfiguration dynamique partielle pour « virtualiser » les ressources logiques. Le framework est basé sur un device model qui exprime les caractéristiques des plateformes SoC-FPGA modernes, et il est structuré autour d'une infrastructure d’ordonnancement conçue pour garantir des temps de réponse limités. Cette caractéristique est fondamentale pour rendre l'accélération matérielle dynamique viable dans le contexte des systèmes critiques. La deuxième partie de la thèse présente une implémentation complète du framework proposé sur Linux. Grâce à cette implémentation, il est possible de développer des applications prévisibles dans l'environnement GNU/Linux, en profitant de l'accélération dynamique basée sur FPGA pour exécuter les opérations de calcul les plus intensifs, tout en utilisant la grande quantité de logiciels et de bibliothèques offerts par l'environnement. Ensuite, la dernière partie de cette thèse présente un mécanisme de régulation de la bande pour le bus AMBA AXI conçu pour améliorer la prévisibilité de l'accélération matérielle sur les plateformes hétérogènes.

Modern computing platforms for embedded systems are evolving towards heterogeneous architectures comprising different types of processing elements and accelerators. Such an evolution is driven by the steady increasing computational demand required by modern cyber-physical systems. These systems need to acquire large amounts of data from multiple sensors and process them for performing the required control and monitoring tasks. These requirements translate into the need to execute complex computing workloads such as machine learning, encryption, and advanced signal processing algorithms, within the timing constraints imposed by the physical world. Heterogeneous systems can meet this computational demand with a high level of energy efficiency by distributing the computational workload among the different processing elements.This thesis contributes to the development of system support for real-time systems on heterogeneous platforms by presenting novel methodologies and techniques for enabling predictable hardware acceleration on SoC-FPGA platforms. The first part of this thesis presents a framework designed for supporting the development of real-time applications on SoC-FPGAs, leveraging hardware acceleration and logic resource “Virtualization” through dynamic partial reconfiguration. The proposed framework is based on a device model that matches the capabilities of modern SoC-FPGA devices, and it is centered around a custom scheduling infrastructure designed to guarantee bounded response times. This characteristic is crucial for making dynamic hardware acceleration viable for safety-critical applications. The second part of this thesis presents a full implementation of the proposed framework on Linux. Such implementation allows developing predictable applications leveraging the large number of software systems available on GNU/Linux while relying on dynamic FPGA-based hardware acceleration for performing heavy computations. Finally, the last part of this thesis introduces a reservation mechanism for the AMBA AXI bus aimed at improving the predictability of hardware accelerators by regulating BUS contention through a bandwidth reservation mechanism.