Approche par simulation supervisée pour la conception système d'architectures logicielles matérielles embarquées

Supervised simulation approach for system level design of embedded hardware software architectures

• Auteur / Autrice : Sébastien Icart
• Direction : Michel Auguin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Électronique
• Date : Soutenance en 2012
• Etablissement(s) : Nice

Mots clés

Mots clés contrôlés

Contraintes (intelligence artificielle)

Réseaux neuronaux (informatique)

Simulation par ordinateur

Modèles mathématiques

Systèmes embarqués (informatique)

Systèmes, Conception de

Résumé

Avec l’accroissement de la capacité d’intégration des transistors, les systèmes sur puces voient leur nombre de fonctionnalités et leur complexité augmenter. Parallèlement, sous les contraintes de délai de mise sur le marché, la modélisation de ces systèmes doit être réalisée dans un temps réduit. L’augmentation du niveau d’abstraction, les méthodes de conception à base de plateforme virtuelle, la réutilisation des IP ainsi que la simulation haut niveau sont autant de techniques qui permettent d’accélérer les étapes amont de la conception. Cependant, lors de ce processus, le concepteur peut être confronté à des comportements inattendus dus aux interactions complexes entre les composants. Il devient dans ces conditions délicat et difficile d’établir une architecture capable d’exécuter l’ensemble des fonctionnalités sous contraintes de temps, et à coût maîtrisés. C’est pourquoi, afin de faciliter le dimensionnement d’une architecture nous proposons une approche de conception par simulation supervisée. La méthode consiste à instrumenter le système à l’aide d’observateurs qui collectent des données de simulation puis les transmettent à un réseau de neurones artificiel. Ce dernier a pour but de proposer un ensemble de paramètres architecturaux satisfaisant les contraintes. L’utilisation de cette méthode sur une application de type multimédia embarqué nous montre qu’avec une élaboration adaptée du réseau de neurones, ce dernier est capable de proposer des valeurs cohérentes de paramètres architecturaux. La qualité de la solution proposée dépend principalement de la perspicacité des observations ainsi que du processus d’apprentissage du réseau.

With the advances of transistors integration, systems on chip are more and more complex and include an increasing number functionality. Concurrently, under pressure of time to market, design methods, IP reuse and high-level simulation are all techniques to speed up the system design. However, during this process, the designer may be faced with unexpected behaviour due to complex interactions between components. Under these conditions it becomes difficult and tedious to define architecture capable of performing all the functionalities while reducing costs. Therefore, to facilitate the design of the architecture, we propose a supervised simulations design approach. In this method, we add observers in the system collecting data from simulation and able to transmit them to an artificial neural network. The purpose of this network is to propose a set of architectural parameters allowing constraints to be satisfied. Using this method on a embedded multimedia application shows that with appropriate development of the neural network, it is able to provide relevant values of architectural parameters. The quality of the solution depends mainly on the representativeness of observations and of the network learning process.