Précision auto-adaptative dans les SoCs: techniques de conception et de vérification

par Noureddine Ait Said

Projet de thèse en Nano electronique et nano technologies

Sous la direction de Katell Morin-allory et de Mounir Benabdenbi.

Thèses en préparation à l'Université Grenoble Alpes (ComUE) , dans le cadre de École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble) , en partenariat avec Techniques de l'Informatique et de la Microélectronique pour l'Architecture des systèmes intégrés (laboratoire) et de Groupe microsystèmes (equipe de recherche) depuis le 01-10-2018 .


  • Résumé

    The thesis "Self adaptive precision in SoCs: design and verification techniques" aims at developing new methods and design techniques allowing approximate System on Chips to adapt to its environment. For instance, inputs may become noisy, the supply battery may be reached, the chip may also show signs of reliability degradation. Different precision modes will be introduced, and the SoC may switch between them to reduce power consumption and extend its lifetime. To experiment different strategies for the servo system, a set of generic hardware and software blocs must be developed. Existing and new HW/SW techniques will be gathered to constitute a self-adaptive platform running different RMS applications such as vision recognition and/or machine learning algorithms. In order to ensure a safe and correct design, a special focus will be put on the formalization of the switching steps between regular/accurate mode(s) and lower precision mode(s) in order to describe formally the transitions between the different modes. The error propagation through the HW and SW layers should also be formalized.

  • Titre traduit

    Self-adaptive precision in SoCs: design and verification techniques


  • Résumé

    La thèse "Systèmes sur puce à précision adaptative: techniques de conception et de vérification", a pour objectif de développer des méthodes et des techniques de conception qui permettent aux systèmes à précision réglable de s'autoadapter en fonction de leur environnement et des entrées. Par exemple, les entrées peuvent être bruitées, la source d'alimentation peut atteindre un seuil faible, la puce peut aussi montrer des signes de dégradation de fiabilité. Un ensemble de modes de précision doivent être définis et le SoC peut changer d'un mode à l'autre pour réduire sa consommation en énergie et étendre sa durée de vie. Pour expérimenter les différents stratégies, des blocs hardware et software générique doivent être développés. Les techniques existantes et les nouvelles doivent être rassemblés pour constituer une plateforme sur laquelle différent applications RMS peuvent tourner des algorithmes de Vision Recognition et/ou machine learning. Pour garantir une conception sûre et fiable, de l'intérêt sera porté à la formalisation des changements de modes pour décrire formellement les transitions. La propagation des erreurs à travers les couches SW et HW doit être aussi être formalisée.