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    T茅cnicas de estimaci贸n de rendimiento y 谩rea para el particionamiento hardware-software en un entorno de codise帽o

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    El trabajo desarrollado en la presente tesis ha ido encaminado hacia la investigaci贸n de nuevas t茅cnicas de estimaci贸n aplicadas al particionamiento hardware-software. Tradicionalmente, se ha venido utilizando una extensi贸n de las metodolog铆as dise帽adas en el bien estudiado campo de la S铆ntesis de Alto Nivel. Si bien es cierto que estas t茅cnicas han sido ampliamente contrastadas y probadas experimentalmente, los nuevos requerimientos del Codise帽o hacen que se muestren insuficientes cuando son aplicadas a problemas con una cierta complejidad. De esta manera, la propuesta de un nuevo nivel de trabajo, denominado macrosc贸pico, donde se definen una serie de datos y operaciones con un grado de abstracci贸n mayor, da lugar al desarrollo de nuevas metodolog铆as de estimaci贸n m谩s acordes a las estrictas restricciones temporales habitualmente impuestas. En este sentido, se plantea el uso del menor n煤mero de detalles posible, caracterizando las tareas con informaci贸n m谩s generalista, y obviando los costosos datos producidos por las operaciones cl谩sicas de planificaci贸n y asignaci贸n de hardware. Siguiendo la misma tendencia, y al estar los procesos de estimaci贸n orientados hacia un entorno de particionamiento, se ha presentado una nueva metodolog铆a dedicada a esta tarea, con el objetivo de reducir los elevados tiempos de comunicaci贸n habitualmente presentes. Este hecho se ha conseguido mediante la utilizaci贸n de un nuevo m茅todo de agrupamiento autom谩tico. Todas las propuestas te贸ricas, tanto las relacionadas con la estimaci贸n como con el particionamiento, se han probado en un gran n煤mero de sistemas, creados en un entorno de generaci贸n dise帽ado dentro del marco general del trabajo
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