Compression de code et optimisation multicritère des systèmes embarqués dans un contexte temps réel strict / Haluk Ozaktas ; sous la direction de Nathalie Drach-Temam et de Karine Heydemann

Date :

Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2011

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Systèmes embarqués (informatique) -- Modèles mathématiques

Données -- Compression (informatique)

Optimisation mathématique

Drach-Temam, Nathalie (19..-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Heydemann, Karine (19..-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université Pierre et Marie Curie (Paris ; 1971-2017) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Relation : Compression de code et optimisation multicritère des systèmes embarqués dans un contexte temps réel strict / Haluk Ozaktas ; sous la direction de Nathalie Drach-Temam et de Karine Heydemann / Lille : Atelier national de reproduction des thèses , 2011

Résumé / Abstract : Pour des raisons économiques, énergétiques et/ou ergonomiques, les systèmes embarqués sont soumis à de nombreuses contraintes comme être performants en moyenne ou dans le pire cas, avoir une consommation d'énergie et une mémoire de taille aussi réduite que possible. En conséquence, les systèmes embarqués ont plusieurs critères à optimiser lors de leur conception. Ce travail de thèse s'intéresse à la mise au point de stratégies d'optimisation de code multicritère pour des applications embarquées potentiellement temps réel strict. Dans un premier temps, un schéma de compression de code a été développé et mis en place pour optimiser principalement la taille de code. Ce schéma utilise une décompression dans le pipeline du processeur pour pouvoir optimiser aussi la consommation d’énergie et la performance moyenne ou pire cas. L'analyse des effets du schéma proposé a montré qu’il peut simultanément optimiser, ou offrir de bons compromis entre, plusieurs critères. Dans un deuxième temps, une plateforme d’optimisation multicritère a été mise en œuvre pour appliquer simultanément plusieurs transformations de code ciblant différents critères. Cette plateforme utilise une approche itérative pour trouver les points de compromis entre les critères d’intérêt. Finalement, afin de mettre au point des stratégies d'optimisation multicritère, nous avons proposé d'utiliser une méthode de comparaison statistique de l'efficacité des algorithmes de recherche à trouver rapidement de bonnes optimisations. Nous avons appliqué cette méthode à différents algorithmes de recherche dans plusieurs cas d'optimisation.