Déploiement d'applications à boucles intensives sur des architectures multiprocesseurs hétérogènes

Les systèmes cyber-physiques (CPS en anglais) sont des systèmes distribués qui intègrent un large panel d'applications logicielles et de ressources de calcul hétérogènes connectées par divers moyens de communication (filaire ou non-filaire). Ces systèmes ont pour caractéristique de traiter en temps-réel, un volume important de données provenant de processus physiques, chimiques ou biologiques. Une problématique essentielle dans la phase de conception des CPSs est de prédire le comportement temporel des applications logicielles et de fournir des garanties de performances pour ces applications. Afin de répondre à cette problématique, des stratégies d'ordonnancement statique sont nécessaires. Ces stratégies doivent tenir compte de plusieurs contraintes, notamment les contraintes de dépendances cycliques induites par les boucles de calcul des applications ainsi que les contraintes de ressource et de communication des architectures de calcul. En effet, les boucles étant l'une des parties les plus critiques en temps d'exécution pour plusieurs applications de calcul intensif, le comportement temporel et les performances optimales des applications logicielles dépendent de l'ordonnancement optimal des structures de boucles embarqués dans les programmes de calcul. Pour prédire le comportement temporel des applications logicielles et fournir des garanties de performances pour ces applications, les stratégies d'ordonnancement statiques doivent donc explorer et exploiter efficacement le parallélisme embarqué dans les patterns d'exécution des programmes à boucles intensives tout en garantissant le respect des contraintes de ressources et de communication des architectures de calcul. L'ordonnancement d'un programme à boucles intensives sous contraintes ressources et communication est un problème complexe et difficile. Afin de résoudre efficacement ce problème, il est indispensable de concevoir des heuristiques. Cependant, pour concevoir des heuristiques efficaces, il est important de caractériser l'ensemble des solutions optimales pour le problème d'ordonnancement. Une solution optimale pour un problème d'ordonnancement est un ordonnancement qui réalise un objectif optimal de performance. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème d'ordonnancement des programmes à boucles intensives sur des architectures de calcul multiprocesseurs hétérogènes sous des contraintes de ressource et de communication, avec l'objectif d'optimiser le débit de fonctionnement des applications logicielles. Pour ce faire, nous utilisons les modèles de flots de données statiques pour décrire les structures de boucles spécifiées dans les programmes de calcul et nous concevons des stratégies d'ordonnancement périodiques sur la base des propriétés structurelles et mathématiques de ces modèles afin de générer des solutions optimales et approximatives d'ordonnancement.Cyber-physical systems (CPSs) are distributed computing-intensive systems, that integrate a wide range of software applications and heterogeneous processing resources, each interacting with the other ones through different communication resources to process a large volume of data sensed from physical, chemical or biological processes. An essential issue in the design stage of these systems is to predict the timing behaviour of software applications and to provide performance guarantee to these applications. In order tackle this issue, efficient static scheduling strategies are required to deploy the computations of software applications on the processing architectures. These scheduling strategies should deal with several constraints, which include the loop-carried dependency constraints between the computational programs as well as the resource and communication constraints of the processing architectures intended to execute these programs. Actually, loops being one of the most time-critical parts of many computing-intensive applications, the optimal timing behaviour and performance of the applications depends on the optimal schedule of loops structures enclosed in the computational programs executed by the applications. Therefore, to provide performance guarantee for the applications, the scheduling strategies should efficiently explore and exploit the parallelism embedded in the repetitive execution patterns of loops while ensuring the respect of resource and communications constraints of the processing architectures of CPSs. Scheduling a loop under resource and communication constraints is a complex problem. To solve it efficiently, heuristics are obviously necessary. However, to design efficient heuristics, it is important to characterize the set of optimal solutions for the scheduling problem. An optimal solution for a scheduling problem is a schedule that achieve an optimal performance goal. In this thesis, we tackle the study of resource-constrained and communication-constrained scheduling of loop-intensive applications on heterogeneous multiprocessor architectures with the goal of optimizing throughput performance for the applications. In order to characterize the set of optimal scheduling solutions and to design efficient scheduling heuristics, we use synchronous dataflow (SDF) model of computation to describe the loop structures specified in the computational programs of software applications and we design software pipelined scheduling strategies based on the structural and mathematical properties of the SDF model