Étude et évaluation des politiques d'ordonnancement temps réel multiprocesseur

Numerous algorithms have been proposed to address the scheduling of real-time tasks for multiprocessor architectures. Yet, new scheduling algorithms have been defined very recently. Therefore, and without any guarantee of completeness, we have identified more than fifty of them. This large diversity makes the comparison of their behavior and performance difficult. This research aims at allowing the study and the evaluation of key scheduling algorithms. The first contribution is SimSo, a new simulation tool dedicated to the evaluation of scheduling algorithms. Using this tool, we were able to compare the performance of twenty algorithms. The second contribution is the consideration, in the simulation, of temporal overheads related to the execution of the scheduler and the impact of memory caches on the computation time of the jobs. This is done by the introduction of statistical models evaluating the cache miss ratios.De multiples algorithmes ont été proposés pour traiter de l’ordonnancement de tâches temps réel dans un contexte multiprocesseur. Encore très récemment de nouvelles politiques ont été définies. Ainsi, sans garantie d’exhaustivité, nous en avons recensé plus d’une cinquantaine. Cette grande diversité rend difficile une analyse comparée de leurs comportements et performances. L’objectif de ce travail de thèse est de permettre l’étude et l’évaluation des principales politiques d’ordonnancement existantes. La première contribution est SimSo, un nouvel outil de simulation dédié à l’évaluation des politiques. Grâce à cet outil, nous avons pu comparer les performances d’une vingtaine d’algorithmes. La seconde contribution est la prise en compte, dans la simulation, des surcoûts temporels liés à l’exécution du code de l’ordonnanceur et à l’influence des mémoires caches sur la durée d’exécution des travaux par l’introduction de modèles statistiques évaluant les échecs d’accès à ces mémoires