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    Approches d'optimisation et de personnalisation des réseaux sur puce (NoC : Networks on Chip)

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    Systems-on-chip (SoC) have become more and more complex due to the development of integrated circuit technology.Recent studies have shown that in order to improve the performance of a specific SoC application domain, the on-chipinter-connects (OCI) architecture must be customized at design-time or at run-time. Related approaches generallyprovide application-specific SoCs tailored to specific applications. The aim of this thesis is to carry out new approachesfor Network-on-Chip (NoC) and study their performances, especially in terms of latency, throughput, energyconsumption and simplicity of implementation.We have proposed an approach to allow designers to customize a candidate OCI architecture by adding strategiclinks in order to match large application workload. The analytical evaluation focuses on improving the physicalparameters of the NoC topology regardless of the application that should run on. The evaluation by simulationfocuses to evaluate the communication performances of the NoC. Simulations results show the effectiveness ofthis approach to improve the NoC performances. We have also introduced a compartmental Fluid-flow basedmodeling approach to allocate required resource for each buffer based on the application traffic pattern. Simulationsare conducted and results show the efficiency of this modeling method for a buffer space optimized allocation.Finally, we proposed a joint approach based on a system dynamics theory for evaluating the performance of a flowcontrol algorithm in NoCs. This algorithm allows NoC elements to dynamically adjust their inflow by using afeedback control-based mechanism. Analytical and simulation results showed the viability of this mechanism forcongestion avoidance in NoCs.Les systèmes embarqués sur puce (SoC : Systems-on-Chip) sont devenus de plus en plus complexes grâce à l’évolution de la technologie des circuits intégrés. Des études récentes ont montré que pour améliorer les performances du réseau su puce (NoC : Network-on-Chip), l’architecture de celui-ci pouvait être personnalisée, soit au moment de la conception, soit au moment de l’exécution. L’objectif principal de cette thèse est d’implémenter de nouvelles approches pour améliorer les performances des NoCs, notamment la latence, le débit, la consommation d’énergie, et la simplicité de mise en œuvre.Nous avons proposé une approche pour permettre aux concepteurs de personnaliser l'architecture d’un NoC par insertion de liens stratégiques, pour qu’elle soit adaptée à de nombreuses applications, sous la contrainte d’un budget limité en termes de nombre de liens. L’évaluation analytique porte sur l’amélioration des paramètres physiques de la topologie du NoC sans tenir compte de l’application qui devrait s’exécuter dessus. L’évaluation par simulation porte sur l’évaluation des performances de communication du NoC. Les résultats de simulations montrent l’efficacité de notre approche pour améliorer les performances du NoC. Nous avons également introduit une approche de modélisation par réseau à compartiments pour allouer les ressources nécessaires pour chaque tampon selon le modèle de trafic de l'application cible. Les résultats de simulations montrent l'efficacité de cette approche de modélisation pour l’allocation optimisée de l'espace tampon. Enfin, nous avons proposé une approche conjointe basée sur la théorie des systèmes dynamiques pour évaluer la performance d'un algorithme de contrôle de flux dans les NoCs. Cet algorithme permet aux éléments du NoC d’ajuster dynamiquement leur entrée en utilisant un mécanisme basé sur le contrôle de flux par rétroaction. Les résultats d’évaluations analytiques et de simulation montrent la viabilité de ce mécanisme pour éviter la congestion dans les NoCs

    A parallel stereo reconstruction algorithm with applications in entomology (Apsra)

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    We propose a fast parallel algorithm for reconstruction of 3-Dimensional point clouds of insects from binocular stereo image pairs using a hierarchical approach for disparity estimation.When considering the large collections of insects Entomologists analyze,it becomes difficult to physically handle the entire collection and share the data with researchers from across the world.With the method presented in this thesis Entomologists can create an image data base for the collection and use the 3D models for studying the shape and structure of the insects.With our approach it is also easy to maintain and modify the collections. Feedback collected shows that the reconstructed 3D models are representative of the actual insects and help Entomologists identify & analyze important features of the insects like shape,size, color & texture patterns on the exoskeleton.Experimental results show the algorithm to be robust and accurate with an error of less than 0.5 cm between the dimensions of the original objects and the reconstructed models. We further optimize our results to incorporate multiview stereo which produces better overall structure of the insects.We also present some reconstruction results for faces
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