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« Étude de la migration de tâches dans une architecture multi-tuile - Génération automatique d'une solution basée sur des agents ».

Auteur : A. El-Antably
Directeur de thèse : F. Rousseau
Président du jury : J.-F. Méhaut
Rapporteur(s) de thèse : G. Sassatelli, F. Hessel,
Examinateur(s) de thèse : O. Gruber, F. De Dinechin,
These de Doctorat Université de Grenoble
Spécialité : Nanoélectronique et Nanotechnologies
Soutenance : 16/12/2015
ISBN : 978-2-11-129207-9

Résumé

Les systèmes multiprocesseurs sur puce (MPSoC) mis en oeuvre dans les architectures multi-tuiles fournissent des solutions prometteuses pour exécuter des applications sophistiquées et modernes. Une tuile contient au moins un processeur, une mémoire principale privée et des périphériques nécessaires associés à un dispositif chargé de la communication inter-tuile. Cependant, la fiabilité de ces systèmes est toujours un problème. Une réponse possible à ce problème est la migration de tâches. Le transfert de l’exécution d’une tâche d’une tuile à l’autre permet de garder une fiabilité acceptable de ces systèmes. Nous proposons dans ce travail une technique de migration de tâches basée sur des agents. Cette technique vise les applications de flot de données en cours d’exécution sur des architectures multituiles. Une couche logicielle “middleware” est conçue pour supporter les agents de migration. Cette couche rend la solution transparente pour les programmeurs d’applications et facilite sa portabilité sur architectures multi-tuiles différentes. Afin que cette solution soit évolutive, une chaîne d’outils de génération automatique est conçue pour générer les agents de migration. Grâce à ces outils, ces informations sont extraites automatiquement des graphes de tâches et du placement optimisé sur les tuiles du système. L’algorithme de migration est aussi détaillé, en montrant les phases successives et les transferts d’information nécessaires. La chaîne d’outils est capable de générer du code pour les architectures ARM et x86. Cette technique de migration de tâche peut être déployée sur les systèmes d’exploitation qui ne supportent ni chargement dynamique ni unité de gestion mémoire MMU. Les résultats expérimentaux sur une plateforme x86 matérielle et une plateforme ARM de simulation montrent peu de surcoût en terme de mémoire et de performance, ce qui rend cette solution efficace.

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