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29 juillet 2013 | Optimiser globalement la conception multi-tâches sur architectures multiprocesseurs

Avec l’émergence des systèmes multiprocesseurs et d’architectures distribuées dans les marchés grand public (multimédia et automobile), l’optimisation des architectures embarquées est devenue un enjeu majeur pour leur qualité de fonctionnement.

Le CEA LIST aborde cette problématique selon différents angles d’attaque. Lorsque les systèmes peuvent être réalisés sur des architectures intégrant des éléments matériels spécifiques (accélérateurs de calcul) il s’agit de rechercher quels sont les couples architecture de calcul / algorithmes de traitement qui optimisent au mieux temps de calcul, performance et coût (notamment énergétique). Le CEA LIST a développé à cet effet un environnement d’évaluation et de programmation des architectures parallèles dans le cadre du projet Carnot COTS. Celui-ci permet à l’utilisateur d’optimiser le choix du style de programmation et de l’architecture cible pour une application donnée.

Dans un contexte moins « libre » (contrainte sur l’architecture matérielle, respect d’un standard particulier) ou lorsque les fonctions à exécuter ne relèvent plus d’un traitement de données parallélisables (type vision, signal), le problème doit être abordé de façon plus générale, comme un ensemble de fonctions à exécuter dans le temps sur des ressources de calcul distribuées. Le CEA LIST a ainsi développé une approche originale, associant techniques formelles exactes et heuristiques par approximation, pour répondre à cette demande de façon globale, autour d’un logiciel d’analyse, Qompass.

L’optimisation des ressources met en jeu trois niveaux d’architecture : les fonctions applicatives (ce que veut et voit l’usager), les processeurs (ressources matérielles de calcul) et les tâches (concept usuel visant à découper virtuellement les traitements sur une même ressource).

La conception du système final repose alors sur deux niveaux d’allocation et une action de validation :

  • le placement associe les fonctions aux tâches (niveau de parallélisme souhaité),
  • le partitionnement alloue aux tâches les ressources de calcul disponibles,
  • l’ordonnancement calcule un plan d’exécution (typiquement allocation de priorités aux tâches) pour garantir la qualité de service attendue (typiquement le respect des échéances).

Pour traiter ces problèmes de façon globale, le CEA LIST, en collaboration avec deux chercheurs et experts internationaux (Pr. Marco di Natale[1] et Haibo Zeng[2]), a développé une approche mixte associant calculs formels et heuristiques. Passant à l’échelle sur des centaines de fonctions déployées sur une dizaine de processeurs, cette solution globale représente une innovation par rapport aux solutions exactes seules, qui sont rapidement saturées en analyse combinatoire dès que la distribution comporte plusieurs processeurs.

Ces recherches, initiées dans le cadre du projet européen Interested[3] (2008-2011), répondent particulièrement aux enjeux de compétitivité de l’industrie automobile, par l’optimisation des ressources embarquées, la garantie des performances et du comportement en temps réel des applications.

En parallèle, des études sont en cours pour appliquer et intégrer ces résultats au standard AUTOSAR. Ils pourront alors faire l’objet d’un module d’optimisation associé aux outils de conception AUTOSAR développés par différents éditeurs du domaine, comme Esterel Technologies.

[1]Pr. Marco di Natale – Scuola Superiore Santa Anna & Berkeley University

[2]Haibo Zeng - Mac Gill University

[3]Le projet FP7 INTERESTED – INTERoperable Embedded Systems Toolchain for Enhanced rapid Design rassemblait au sein de son consortium les principaux fournisseurs européens d'outils pour l’embarqué (AbsInt Angewandte Informatik (Allemagne), Atego (Royaume-Uni), CEA (France), Esterel Technologies (France), UNIS (Czech Republic), Evidence (Italie), Symtavision (Allemagne), Sysgo (Allemagne) et TTTech Computertechnik (Autriche)) et de grands utilisateurs européens (Airbus (France), Magneti Marelli Powertrain (Italie), Siemens Mobility Division, Rail Automation (Allemagne) et Thales (France)).