Programming embedded manycore : refinement and optimizing compilation of a parallel action language for hierarchical state machines

par Ivan Llopard

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Albert Cohen et de Christian Fabre.

Soutenue le 26-04-2016

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , en partenariat avec Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives (CEA) - Grenoble (laboratoire) .

Le jury était composé de Reinhard Von Hanxleden, Saddek Bensalem, Lionel Lacassagne, Robert De Simone, Sophie Dupuy-Chessa, Eric Lenormand.

  • Titre traduit

    Programmation de systèmes embarqués many-core : raffinement et compilation optimisante d'un langage d'action parallèle pour machines à états hiérarchiques


  • Résumé

    Afin de gérer la complexité des systèmes embarqués modernes, les langages de modélisation proposent des abstractions et des transformations adaptées au domaine. Basées sur le formalisme de machines à états hiérarchiques, connu sous le nom de Statecharts, ils permettent la modélisation du contrôle parallèle hiérarchique. Cependant, ils doivent faire à deux défis majeures quant il s'agit de la modélisation des applications à calcul intensif: le besoin des méthodes unifiées supportant des actions avec parallélisme de donnée; flots d'optimisation et génération de code à partir des modèles trop généralistes. Dans cette thèse, nous proposons un langage de modélisation étendu avec une sémantique d'actions parallèles et machines à états hiérarchiques indexées, spécialement adapté pour les applications à calcul intensif. Avec sa sémantique formelle, nous présentons un flot de compilation optimisante pour le raffinement des modèles en vue d'une génération du code efficace avec parallèlisme de donnée.


  • Résumé

    Modeling languages propose convenient abstractions and transformations to handle the complexity of today's embedded systems. Based on the formalism of \acrlong{hsm}, they enable the expression of hierarchical control parallelism. However, they face two importants challenges when it comes to model data-intensive applications: no unified approach that also accounts for data-parallel actions; and no effective code optimization and generation flows. In this thesis, we propose a modeling language extended with parallel action semantics and hierarchical indexed-state machines suitable for computationally intensive applications. Together with its formal semantics, we present an optimizing model compiler aiming for the generation of efficient data-parallel implementations.


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