Hardware and software codesing profiling techniques based on reconfigurable computing applied to the Altera´s Nios soft core processor

Como avanço dos paradigmas de desenvolvimento de sistemas eletrônicos, novos conceitos, modelos e técnicas resultaram dessa evolução, gerando ferramentas mais eficientes e objetivas. Entre estas, as de automação de projetos eletrônicos (EDA - Electronic Design Automation) em nível de sistema (ESL - Electronic System Level) trouxeram um incremento considerável de produtividade à confecção de sistemas eletrônicos, inclusive de sistemas embarcados. Já no que se refere ao desempenho do sistema elaborado, monitorar sua execução e determinar seu perfil de funcionamento são tarefas essenciais para avaliar, a partir do seu comportamento, quais os pontos que representam gargalos ou pontos críticos, afetando sua eficiência geral. Dessa forma, faz-se necessário pesquisar princípios de verificação e otimização dos sistemas elaborados que estejam mais bem adaptados aos novos paradigmas de desenvolvimento de projetos. O presente trabalho tem por objetivo implementar um módulo de coleta e processamento de dados para análise de perfil de programas escritos na linguagem C e que sejam executados em processadores soft core, como o NiosII, da Altera. Entretanto, diferentemente das estatísticas oferecidas pela ferramenta GProf (GNU Profiling) com relação à análise de desempenho, em que cada amostra obtida implica no incremento de um contador para a função flagrada, o presente trabalho volta seu interesse à análise do perfil de uso de memória heap, que encontra-se mormente no volume alocado constatado em cada amostragem. Dessa forma, para diferentes amostragens de uma mesma função interessa saber qual a maior quantidade de memória utilizada pela função entre todas as amostras coletadas. Isso significa que, ao invés de incremento por amostragem, adotar-se-á o princípio do registro do maior valor, em número de bytes, de uso de memória constatado em cada função. Os principais recursos do módulo proposto são: a) o armazenamento das informações de uso de memória heap obtidas no processo de Profiling em formato apropriado para uso posterior por aplicações de co-projeto de hardware e software; e b) a geração de relatórios de Profiling que apresentem o volume de memória dinâmica alocada durante o processamento dos programas analisados para que se possa identificar os locais onde esse uso é mais crítico, permitindo ao projetista tomar decisões quanto à reformulação do código fonte, ou quanto ao incremento no tamanho da memória a ser instalada no sistema, ou quanto à reformulação da arquitetura de um modo geralDue to the advancement of the paradigms of development of electronic systems, new concepts, models and techniques resulted from this evolution, generating more eficient and objective tools. Among them, the system-level (ESL) electronic design automation (EDA) ones has brought a considerable increase to the productivity of electronic systems manufacturing, especially including the embedded systems. In what refers to elaborated systems, monitoring its execution and determining its operating profile are the essential tasks to assess, from its behavior, which points in this system represent bottlenecks or hot spots, affecting its overall efficiency. Thus, it is necessary to study the principles of verification and optimization of the elaborated systems that are better adapted to the new paradigms of projects development. The present work has as its aim implementing a processing module for data collection and analysis of C language writen programs profile, wich will run in soft core processors, like Alteras NiosII. However, unlike the statistics offered by the tool GProf (GNU Profiling) tool with respect to performance analysis, in which each sample obtained implies the increment of a counter to the function caught, this paper turns his interest to the analysis of memory usage profiling, which is especially found in volume allocated in each sample. Thus, for different samples of the same function, the matter is to know the most amount of memory used by the function among all samples collected. This means that instead of increasing sample we will adopt the principle of registration of the highest number of bytes of memory usage observed in each function. So, this tools main features are: a) storing the information of memory use in the heap memory obtained in the process of Profiling in an appropriate format for later use by hardware and software codesign applications; and b) the reporting of Profiling that shows the dynamic memory volume allocated during analyzed programs processing so one can identify where such use is more critical, allowing the designer to make decisions regarding the reformulation of source code, or as to the increase in memory size to be installed int the system, or as to the architecture redesig