Placement et ordonnancement statique et dynamique de tâches matérielles temps réel sur plateformes reconfigurables dynamiquement

The placement and scheduling of hardware tasks are the cores of the real-time operating system. Both problems must be solved efficiently to enhance the placement quality expressed by the rate of resource fragmentation and configuration overhead, and to improve the scheduling quality represented by the temporal spanning of the application and the guarantee of real-time constraints. In the context of the mixed architectures such as System on Programmable Chip (SoPC), we suggest exploiting the physical features of these architectures especially the partial run-time reconfiguration. The first part of the thesis deals with preemptive independents tasks. It suggests analytic resolution by means of mixed integer programming solver using the Branch and Bound method to achieve off-line placement of these tasks on a SoPC. The Bees metaheuristic is also proposed to handle this problem and we suggest employing dynamically the Earliest Deadline First algorithm to perform the real-time scheduling. The second part of the thesis focuses on dependent tasks where each one runs after the completion of all its proposed to resolve statically the placement and scheduling of periodic hardware tasks in a sole directed acyclic graph (DAG) on a SoPC. Four dynamic approaches are also proposed to place and schedule dynamically multiple DAGs with unknown behavior on several SoPCs. Basing on prefetch and reuse techniques, these approaches aim to reduce the temporal spanning of DAGs, and to improve the guarantee of real-time constraints and resource efficiency.Le placement et l ordonnancement des tâches matérielles sont les éléments clés du système d exploitation temps réel. Ces deux problèmes doivent être traités efficacement afin d améliorer la qualité du placement exprimée par le taux de fragmentation de ressources et la latence de reconfiguration, et la qualité d ordonnancement représentée par la durée d exécution de l application et la garantie des échéances. En utilisant les systèmes sur puce programmable, nous proposons d exploiter les caractéristiques physiques de ces puces, en particulier la reconfiguration partielle dynamique. Nous traitons, dans premier temps, les tâches indépendantes. Nous suggérons une résolution analytique par des solveurs de programmation en nombres entiers mixtes qui se basent sur la méthode de séparation et évaluation pour réaliser le placement hors-ligne de ces tâches sur puce. La métaheuristique des abeilles est aussi proposer pour traiter ce problème. Nous proposons d employer l algorithme Earliest deadline first pour construire l ordonnancement temps réel en ligne. Nous nous intéressons ensuite aux tâches dépendantes. En se basant également sur la programmation en nombres entiers mixtes, le placement et l ordonnancement statiques des tâches matérielles périodiques, constituant un graphe acyclique orienté, sont élaborés. Quatre approches dynamiques sont proposées pour effectuer le placement et l ordonnancement dynamique de plusieurs graphes sur différentes puces. Par les techniques de réutilisation et de prédiction, ces approches visent la réduction des temps d exécution des graphes, la garantie des échéances et l efficacité des ressources.NICE-BU Sciences (060882101) / SudocSudocFranceF