Arbitrage mémoire dynamique non-oisif basé sur TDM pour des systèmes multi-criticité temps réel

Multi-core architectures pose many challenges in real-time systems, which arise from contention between concurrent accesses to shared memory. Among the available memory arbitration policies, Time-Division Multiplexing (TDM) ensures a predictable behavior by bounding access latencies and guaranteeing bandwidth to tasks independently from the other tasks. To do so, TDM guarantees exclusive access to the shared memory in a fixed time window. TDM, however, provides a low resource utilization as it is non-work-conserving. Besides, it is very inefficient for resources having highly variable latencies, such as sharing the access to a DRAM memory. The constant length of a TDM slot is, hence, highly pessimistic and causes an underutilization of the memory. To address these limitations, we present dynamic arbitration schemes that are based on TDM. However, instead of arbitrating at the level of TDM slots, our approach operates at the granularity of clock cycles by exploiting slack time accumulated from preceding requests. This allows the arbiter to reorder memory requests, exploit the actual access latencies of requests, and thus improve memory utilization. We demonstrate that our policies are analyzable as they preserve the guarantees of TDM in the worst case, while our experiments show an improved memory utilization.Les architectures multi-cœurs posent de nombreux défis dans les systèmes temps réel, qui découlent des conflits entre les accès simultanés à la mémoire partagée. Parmi les politiques d'arbitrage mémoire disponibles, le multiplexage temporel, en anglais Time-Division Multiplexing (TDM), assure un comportement prédictible en limitant les latences d'accès et en garantissant une bande passante aux tâches indépendamment des autres tâches. Pour ce faire, TDM garantit un accès exclusif à la mémoire partagée dans une fenêtre temporelle fixe. L'approche TDM, cependant, fournit une faible utilisation des ressources car elle oisive. De plus, elle est très inefficace pour les ressources ayant des latences d'accès très variables, comme le partage de l'accès à une mémoire DRAM. La longueur constante d'une fenêtre TDM est donc très pessimiste et entraîne une sous-utilisation de la mémoire. Pour pallier ces limitations, nous présentons des mécanismes d'arbitrage dynamique basés sur TDM. Cependant, plutôt que d'arbitrer au niveau des fenêtres TDM, notre approche fonctionne à la granularité des cycles d'horloge en exploitant les temps morts accumulés par les requêtes précédentes. Cela permet à l'arbitre de réorganiser les requêtes mémoire, d'exploiter les latences d'accès réelles des requêtes, et donc d'améliorer l'utilisation de la mémoire. Nous démontrons que nos politiques sont analysables car elles préservent les garanties de TDM dans le pire des cas, alors que nos expériences montrent une amélioration significative de l'utilisation de la mémoire