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    Carlos Barros Montez

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    Partitionnement temps réel multiprocesseur sous contraintes de qualité de service et d'énergie

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    Thesis work fits in the area of multiprocessor real-time computing under energy constraints. It aims topropose partitioning strategies for tasks on a homo-geneous multiprocessor platform and to measure theirperformance through simulations. These strategiesstand out because of their flexibility and ease of im-plementation for different task models: (i) hard/firmreal-time constraints, (ii) implicit/constrained deadlines,(iii) synchronous/asynchronous. First, we extend andpropose new partitioning strategies for systems with-out energy considerations. The second part of thework focuses on energy harvesting real-time embed-ded systems saving energy from the environment. Weassume that in the studied system model each pro-cessor of the platform has its own energy reservoirwith given size and that the energy source modulepower does not vary over time. Simulation results showthat the proposed partitioning heuristics exhibit simi-lar performances as those that can be observed withsemi-partitioning approaches without their drawbacks,in particular the migration costs. These strategies havebeen derived with a guide for the system helping thedesigner in the difficult task of choosing the best di-mensioning of the system characterized by its energystorage units (battery or supercapacitor) and energyharvesting modules.Ces travaux de thèse s’inscrivent dans le do-maine de l’informatique temps réel multiprocesseurcontrainte par l’énergie. Ils visent à proposer des stra-tégies de partitionnement de tâches sur une plate-forme constituée de processeurs identiques puis àmesurer leur performance par une étude de simula-tion. Ces stratégies se singularisent par leur flexibilitéet facilité d’implémentation et ce, pour différents mo-dèles de tâches : (i) à contraintes strictes/fermes, (ii) àéchéances contraintes/à échéances sur requêtes, (iii)synchrones/asynchrones. La première partie de cestravaux vise à l’amélioration et la proposition de nou-velles stratégies de partitionnement pour des systèmesnon contraint par l’énergie. La seconde partie se fo-calise sur les systèmes temps réel embarqués auto-nomes alimentés par l’énergie tirée de l’environnement(energy harvesting). Le modèle étudié considère quechaque processeur dispose de son propre réservoird’énergie de taille donnée et que la puissance de lasource environnementale ne varie pas au cours dutemps. La validation par simulation des heuristiquesde partitionnement proposées montre qu’il est possibled’atteindre un niveau de performance similaire à celuides approches de semi-partitionnement tout en s’af-franchissant de leurs inconvénients, notamment descoûts de migration. Nous accompagnons ces straté-gies d’un guide de choix en vue d’aider un concepteurdans la difficile tâche du dimensionnement de son sys-tème caractérisé par les réservoirs de stockage (batte-rie ou supercondensateur) et les récupérateurs d’énergie
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