Microarchitectures pour la sauvegarde incrémentale, robuste et efficace dans les systèmes à alimentation intermittente

Embedded devices powered with environmental energy harvesting, have to sustain computation while experiencing unexpected power failures.To preserve the progress across the power interruptions, Non-Volatile Memories (NVMs) are used to quickly save the state. This dissertation first presents an overview and comparison of different NVM technologies, based on different surveys from the literature. The second contribution we propose is a dedicated backup controller, called Freezer, that implements an on-demand incremental backup scheme. This can make the size of the backup 87.7% smaller then a full-memory backup strategy from the state of the art (SoA). Our third contribution addresses the problem of corruption of the state, due to interruptions during the backup process. Two algorithms are presented, that improve on the Freezer incremental backup process, making it robust to errors, by always guaranteeing the existence of a correct state, that can be restored in case of backup errors. These two algorithms can consume 23% less energy than the usual double-buffering technique used in the SoA. The fourth contribution, addresses the scalability of our proposed approach. Combining Freezer with Bloom filters, we introduce a backup scheme that can cover much larger address spaces, while achieving a backup size which is half the size of the regular Freezer approach.Les appareils embarqués alimentés par la récupération d'énergie environnementale doivent maintenir le calcul tout en subissant des pannes de courant inattendues. Pour préserver la progression à travers les interruptions de courant, des mémoires non volatiles (NVM) sont utilisées pour enregistrer rapidement l'état. Cette thèse présente d'abord une vue d'ensemble et une comparaison des différentes technologies NVM, basées sur différentes enquêtes de la littérature. La deuxième contribution que nous proposons est un contrôleur de sauvegarde dédié, appelé Freezer, qui implémente un schéma de sauvegarde incrémentale à la demande. Cela peut réduire la taille de la sauvegarde de 87,7% à celle d'une stratégie de sauvegarde à mémoire complète de l'état de l'art. Notre troisième contribution aborde le problème de la corruption de l'état, due aux interruptions pendant le processus de sauvegarde. Deux algorithmes sont présentés, qui améliorent le processus de sauvegarde incrémentale de Freezer, le rendant robuste aux erreurs, en garantissant toujours l'existence d'un état correct, qui peut être restauré en cas d'erreurs de sauvegarde. Ces deux algorithmes peuvent consommer $23\%$ d'énergie en moins que la technique de ``double-buffering'' utilisée dans l'état de l'art. La quatrième contribution porte sur l'évolutivité de notre approche proposée. En combinant Freezer avec des filtres Bloom, nous introduisons un schéma de sauvegarde qui peut couvrir des espaces d'adressage beaucoup plus grands, tout en obtenant une taille de sauvegarde qui est la moitié de la taille de l'approche Freezer habituelle