Evaluation de l'affectation des tâches sur une architecture à mémoire distribuée pour des modèles flot de données

Avec l'augmentation de l'utilisation des smartphones, des objets connectés et des véhicules automatiques, le domaine des systèmes embarqués est devenu omniprésent dans notre environnement. Ces systèmes sont souvent contraints en terme de consommation et de taille. L'utilisation des p...

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Main Author: Lesparre, Youen
Other Authors: Paris 6
Language:en
Published: 2017
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spelling ndltd-theses.fr-2017PA0660862019-12-22T04:45:28Z Evaluation de l'affectation des tâches sur une architecture à mémoire distribuée pour des modèles flot de données Efficient evaluation of mappings of dataflow applications onto distributed memory architectures Synchronous Dataflow Graph Cyclo-Static Dataflow Graph Phased Computation Graph Génération aléatoire Évaluation d'un mapping Synchronous Dataflow Graph Cyclo-Static Dataflow Graph Phased Computation Graph Random generator Mapping evaluation Memory footprint 005.7 Avec l'augmentation de l'utilisation des smartphones, des objets connectés et des véhicules automatiques, le domaine des systèmes embarqués est devenu omniprésent dans notre environnement. Ces systèmes sont souvent contraints en terme de consommation et de taille. L'utilisation des processeurs many-cores dans des systèmes embarqués permet une conception rapide tout en respectant des contraintes temps-réels et en conservant une consommation énergétique basse.Exécuter une application sur un processeur many-core requiert un dispatching des tâches appelé problème de mapping et est connu comme étant NP-complet.Les contributions de cette thèse sont divisées en trois parties :Tout d'abord, nous étendons d'importantes propriétés dataflow au modèle Phased Computation Graph.Ensuite, nous présentons un générateur de graphe dataflow capable de générer des Synchonous Dataflow Graphs, Cyclo-Static Dataflow Graphs et Phased Computation Graphs vivant avec plus de 10000 tâches en moins de 30 secondes. Le générateur est comparé à SDF3 et PREESM.Enfin, la contribution majeure de cette thèse propose une nouvelle méthode d'évaluation d'un mapping en utilisant les modèles Synchonous Dataflow Graphe et Cyclo-Static Dataflow Graphe. La méthode évalue efficacement la mémoire consommée par les communications d'un dataflow mappé sur une architecture à mémoire distribuée. L'évaluation est déclinée en deux versions, la première garantit la vivacité alors que la seconde ajoute une contrainte de débit. La méthode d'évaluation est expérimentée avec des dataflow générés par Turbine et avec des applications réelles. With the increasing use of smart-phones, connected objects or automated vehicles, embedded systems have become ubiquitous in our living environment. These systems are often highly constrained in terms of power consumption and size. They are more and more implemented with many-core processor array that allow, rapid design to meet stringent real-time constraints while operating at relatively low frequency, with reduced power consumption.Running an application on a processor array requires dispatching its tasks on the processors in order to meet capacity and performance constraints. This mapping problem is known to be NP-complete.The contributions of this thesis are threefold:First we extend important notions from the Cyclo-Static Dataflow Graph to the Phased Computation Graph model and two equivalent sufficient conditions of liveness.Second, we present a random dataflow graph generator able to generate Synchonous Dataflow Graphs, Cyclo-Static Dataflow Graphs and Phased Computation Graphs. The Generator, is able to generate live dataflow of up to 10,000 tasks in less than 30 seconds. It is compared with SDF3 and PREESM.Third and most important, we propose a new method of evaluation of a mapping using the Synchonous Dataflow Graph and the Cyclo-Static Dataflow Graph models. The method evaluates efficiently the memory footprint of the communications of a dataflow graph mapped on a distributed architecture. The evaluation is declined in two versions, the first guarantees a live mapping while the second accounts for a constraint on throughput.The evaluation method is experimented on dataflow graphs from Turbine and on real-life applications. Electronic Thesis or Dissertation Text en http://www.theses.fr/2017PA066086/document Lesparre, Youen 2017-03-02 Paris 6 Delosme, Jean-Marc Munier-Kordon, Alix
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Lesparre, Youen
Evaluation de l'affectation des tâches sur une architecture à mémoire distribuée pour des modèles flot de données
description Avec l'augmentation de l'utilisation des smartphones, des objets connectés et des véhicules automatiques, le domaine des systèmes embarqués est devenu omniprésent dans notre environnement. Ces systèmes sont souvent contraints en terme de consommation et de taille. L'utilisation des processeurs many-cores dans des systèmes embarqués permet une conception rapide tout en respectant des contraintes temps-réels et en conservant une consommation énergétique basse.Exécuter une application sur un processeur many-core requiert un dispatching des tâches appelé problème de mapping et est connu comme étant NP-complet.Les contributions de cette thèse sont divisées en trois parties :Tout d'abord, nous étendons d'importantes propriétés dataflow au modèle Phased Computation Graph.Ensuite, nous présentons un générateur de graphe dataflow capable de générer des Synchonous Dataflow Graphs, Cyclo-Static Dataflow Graphs et Phased Computation Graphs vivant avec plus de 10000 tâches en moins de 30 secondes. Le générateur est comparé à SDF3 et PREESM.Enfin, la contribution majeure de cette thèse propose une nouvelle méthode d'évaluation d'un mapping en utilisant les modèles Synchonous Dataflow Graphe et Cyclo-Static Dataflow Graphe. La méthode évalue efficacement la mémoire consommée par les communications d'un dataflow mappé sur une architecture à mémoire distribuée. L'évaluation est déclinée en deux versions, la première garantit la vivacité alors que la seconde ajoute une contrainte de débit. La méthode d'évaluation est expérimentée avec des dataflow générés par Turbine et avec des applications réelles. === With the increasing use of smart-phones, connected objects or automated vehicles, embedded systems have become ubiquitous in our living environment. These systems are often highly constrained in terms of power consumption and size. They are more and more implemented with many-core processor array that allow, rapid design to meet stringent real-time constraints while operating at relatively low frequency, with reduced power consumption.Running an application on a processor array requires dispatching its tasks on the processors in order to meet capacity and performance constraints. This mapping problem is known to be NP-complete.The contributions of this thesis are threefold:First we extend important notions from the Cyclo-Static Dataflow Graph to the Phased Computation Graph model and two equivalent sufficient conditions of liveness.Second, we present a random dataflow graph generator able to generate Synchonous Dataflow Graphs, Cyclo-Static Dataflow Graphs and Phased Computation Graphs. The Generator, is able to generate live dataflow of up to 10,000 tasks in less than 30 seconds. It is compared with SDF3 and PREESM.Third and most important, we propose a new method of evaluation of a mapping using the Synchonous Dataflow Graph and the Cyclo-Static Dataflow Graph models. The method evaluates efficiently the memory footprint of the communications of a dataflow graph mapped on a distributed architecture. The evaluation is declined in two versions, the first guarantees a live mapping while the second accounts for a constraint on throughput.The evaluation method is experimented on dataflow graphs from Turbine and on real-life applications.
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