Exploration des techniques de fouille de données pour un monitoring efficace des systèmes intégrés sur puce

par Mohamad Najem

Thèse de doctorat en SYAM - Systèmes Automatiques et Micro-Électroniques

Sous la direction de Gilles Sassatelli.

Soutenue le 08-12-2015

à Montpellier , dans le cadre de École Doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier / LIRMM (laboratoire) .


  • Résumé

    La miniaturisation des technologies de semi-conducteurs a permis en quelques décennies de concevoir des systèmes toujours plus complexes, comprenant aujourd'hui plusieurs milliards de transistors sur un même substrat de silicium. Cette augmentation des densités d'intégration fait face à une contrainte physique représentée par la quantité de puissance consommée par unité de surface. À cela s'ajoutent également des problèmes de fiabilité, en raison notamment des hot-spots, qui peuvent accélérer la dégradation des transistors et réduire en conséquence la durée de vie du composant. L'efficacité énergétique des circuits devient un enjeu majeur, aussi bien dans le domaine de l'embarqué que pour des applications de calcul haute performance. La prise en compte de ces contraintes nécessite la mise en place de solutions nouvelles, s'appuyant notamment sur des techniques d'auto-adaptation. Celles-ci reposent généralement sur un processus bouclé en trois phases: (i) le monitoring qui consiste à observer l'état du système, (ii) le diagnostic qui analyse les informations relevées pour optimiser le fonctionnement du système, et (iii) l'action qui règle les paramètres en conséquence. L'efficacité d'une méthode d'adaptation dépend non seulement de l'algorithme d'optimisation mais aussi de la précision de l'information observée en ligne. Le monitoring est généralement effectué à l'aide d'un ensemble de capteurs intégrés (analogiques ou numériques). Les méthodes industrielles actuelles consistent à placer un nombre de capteurs par ressource (monitoring statique). Cependant, ces méthodes sont généralement très coûteuses et nécessitent l'insertion d'un grand nombre d'unités pour avoir une information précise sur le comportement du système à une résolution spatiale et temporelle fine. Cette thèse propose une approche innovante qui intervient en amont; un ensemble de techniques issues du domaine de la fouille de données est mis en œuvre pour l'analyse de données extraites des différents niveaux d'abstractions à partir du flot de conception, ce afin de définir une solution optimale en terme de coût et de précision. Notre méthode permet de dégager de manière systématique l'information pertinente requise pour la mise en œuvre d'un monitoring efficace et dans un contexte où la consommation et la fiabilité apparaissent comme de fortes contraintes, cette thèse s'intéresse plus particulièrement à celui de la puissance et de la température sur puce.

  • Titre traduit

    Exploration of Data Mining techniques for an efficient Monitoring of Systems on Chip


  • Résumé

    Over the last decades, the miniaturization of semiconductor technologies has allowed to design complex systems, including today's several billions of transistors on a single die. As a consequence, the integration density has increased and the power consumption has become significant. This is compounded by the reliability issues represented by the presence of thermal hotspots that can accelerate the degradation of the transistors, and consequently reduce the chip lifetime. In order to face these challenges, new solutions are required, based in particular on the self-adaptive systems. These systems are mainly composed of a control loop with three processes: (i) the monitoring which is responsible for observing the state of the system, (ii) the diagnosis, which analyzes the information collected and make decisions to optimize the behavior of the system, and (iii) the action that adjusts the system parameters accordingly. However, effective adaptations depend critically on the monitoring process that should provide an accurate estimation about the system state in a cost-effective way. The monitoring is typically done by using integrated sensors (analog or digital). The industrial methods consist of placing one sensor per resource (static monitoring). However, these methods are usually too expensive, and require a large number of units to produce a precise information at a fine-grained resolution. This thesis proposes an innovative and ‘upstream' approach; a set of data mining techniques is used to analyze data extracted from various levels of abstractions from the design flow, in order to define the optimum monitoring in terms of cost and accuracy. Our method systematically identifies relevant information required for the implementation of effective monitoring. This thesis mainly focuses on the monitoring of the power and the temperature of the chip.


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