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Adaptive NoC for reconfigurable SoC
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NoC adaptatif pour SoC reconfigurable
Les systèmes embarqués sur puce modernes intègrent des milliards de transistors et des composants intégrés hétérogènes pour fournir toutes les fonctionnalités requises par les applications courantes. La solution support de la communication dans ce cadre s'appuie sur la notion de réseau sur puce (NoC pour network on chip). Les principaux objectifs de la conception d'un NoC sont d'obtenir des performances élevées, pour un coût d'implémentation (notamment en surface et en consommation électrique) le plus faible possible. Ainsi, le concepteur de NoC doit tenir compte de l'impact des paramètres du NoC sur le compromis entre les performances du réseau et la taille de silicium requis pour son implémentation. L'utilisation de la technologie submicronique profonde amène des phénomènes de variabilité et de vieillissement qui causes des événements singuliers uniques (SEU pour Single Event Upset). Un SEU provoque le changement d'état d'un bit qui provoque l'échec de la transmission d'une donnée dans un NoC. La mise en œuvre de routage supportant la tolérance aux fautes est donc nécessaire. Dans cette thèse, nous proposons dans un premier temps, une évaluation de l'impact des paramètres de conception des NoC sur ses performances. Le résultat permet de guider le concepteur dans ses choix et le réglage des paramètres du réseau permettant d'éviter la dégradation de ses performances. Deuxièmement, nous avons proposé de nouveaux algorithmes de routage adaptatifs tolérants aux pannes pour un réseaux maillé 2D appelé Gradient et pour un réseaux maillé 3D appelé Diagonal. Ces algorithmes s'adaptent et proposent des séquences de chemins alternatifs pour les paquets lorsque le chemin principal est fautif. Nous avons ainsi évalué le coût d'implémentation de Gradient sur un FPGA actuel. Tous ces travaux ont été validés et caractérisée par simulation et mis en œuvre en FPGA. Les résultats fournissent la comparaison des performances de nos algorithmes avec les algorithmes de l'état de l'art.
Title: Adaptive NoC for reconfigurable SoC
Description:
NoC adaptatif pour SoC reconfigurable
Les systèmes embarqués sur puce modernes intègrent des milliards de transistors et des composants intégrés hétérogènes pour fournir toutes les fonctionnalités requises par les applications courantes.
La solution support de la communication dans ce cadre s'appuie sur la notion de réseau sur puce (NoC pour network on chip).
Les principaux objectifs de la conception d'un NoC sont d'obtenir des performances élevées, pour un coût d'implémentation (notamment en surface et en consommation électrique) le plus faible possible.
Ainsi, le concepteur de NoC doit tenir compte de l'impact des paramètres du NoC sur le compromis entre les performances du réseau et la taille de silicium requis pour son implémentation.
L'utilisation de la technologie submicronique profonde amène des phénomènes de variabilité et de vieillissement qui causes des événements singuliers uniques (SEU pour Single Event Upset).
Un SEU provoque le changement d'état d'un bit qui provoque l'échec de la transmission d'une donnée dans un NoC.
La mise en œuvre de routage supportant la tolérance aux fautes est donc nécessaire.
Dans cette thèse, nous proposons dans un premier temps, une évaluation de l'impact des paramètres de conception des NoC sur ses performances.
Le résultat permet de guider le concepteur dans ses choix et le réglage des paramètres du réseau permettant d'éviter la dégradation de ses performances.
Deuxièmement, nous avons proposé de nouveaux algorithmes de routage adaptatifs tolérants aux pannes pour un réseaux maillé 2D appelé Gradient et pour un réseaux maillé 3D appelé Diagonal.
Ces algorithmes s'adaptent et proposent des séquences de chemins alternatifs pour les paquets lorsque le chemin principal est fautif.
Nous avons ainsi évalué le coût d'implémentation de Gradient sur un FPGA actuel.
Tous ces travaux ont été validés et caractérisée par simulation et mis en œuvre en FPGA.
Les résultats fournissent la comparaison des performances de nos algorithmes avec les algorithmes de l'état de l'art.
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