Modélisation, exploration et estimation de la consommation pour les architectures hétérogènes reconfigurables dynamiquement

L'utilisation des accélérateurs reconfigurables, pour la conception de system-on-chip hétérogènes, offre des possibilités intéressantes d'augmentation des performances et de réduction de la consommation d'énergie. En effet, ces accélérateurs sont couramment utilisés en complément d'un (ou de plusieurs) processeur(s) pour permettre de décharger celui-ci (ceux-ci) des calculs intensifs et des traitements de flots de données. Le concept de reconfiguration dynamique, supporté par certains constructeurs de FPGA, permet d'envisager des systèmes beaucoup plus flexibles en offrant notamment la possibilité de séquencer temporellement l'exécution de blocs de calcul sur la même surface de silicium, réduisant alors les besoins en ressources d'exécution. Cependant, la reconfiguration dynamique n'est pas sans impact sur les performances globales du système et il est difficile d'estimer la répercussion des décisions de configuration sur la consommation d'énergie. L'objectif principal de cette thèse consiste à proposer une méthodologie d'exploration permettant d'évaluer l'impact des choix d'implémentation des différentes tâches d'une application sur un system-on-chip contenant une ressource reconfigurable dynamiquement, en vue d'optimiser la consommation d'énergie ou le temps d'exécution. Pour cela, nous avons établi des modèles de consommation des composants reconfigurables, en particulier les FPGAs, qui permettent d'aider le concepteur dans son design. À l'aide d'une méthodologie de mesure sur Virtex-5, nous montrons dans un premier temps qu'il est possible de générer des accélérateurs matériels de tailles variées ayant des performances temporelles et énergétiques diverses. Puis, afin de quantifier les coûts d'implémentation de ces accélérateurs, nous construisons trois modèles de consommation de la reconfiguration dynamique partielle. Finalement, à partir des modèles définis et des accélérateurs produits, nous développons un algorithme d'exploration des solutions d'implémentation pour un système complet. En s'appuyant sur une plate-forme de modélisation à haut niveau, celui-ci analyse les coûts d'implémentation des tâches et leur exécution sur les différentes ressources disponibles (processeur ou région configurable). Les solutions offrant les meilleures performances en fonction des contraintes de conception sont retenues pour être exploitées.The use of reconfigurable accelerators when designing heterogeneous system-on-chip has the potential to increase performance and reduce energy consumption. Indeed, these accelerators are commonly a adjunct to one (or more) processor(s) and unload intensive computations and treatments. The concept of dynamic reconfiguration, supported by some FPGA vendors, allows to consider more flexible systems including the ability to sequence the execution of accelerators on the same silicon area, while reducing resource requirements. However, dynamic reconfiguration may impact overall system performance and it is hard to estimate the impact of configuration decisions on energy consumption.. The main objective of this thesis is to provide an exploration methodology to assess the impact of implementation choices of tasks of an application on a system-on-chip containing a dynamically reconfigurable resource, to optimize the energy consumption or the processing time. Therefore, we have established consumption models of reconfigurable components, particularly FPGAs, which assists the designer. Using a measurement methodology on Virtex-5, we first show the possibility to generate hardware accelerators of various sizes, execution time and energy consumption. Then, in order to quantify the implementation costs of these accelerators, we build three power models of the dynamic and partial reconfiguration. Finally, from these models, we develop an algorithm for the exploration of implementation and allocation possibilities for a complete system. Based on a high-level modeling platform, the implementation costs of the tasks and their performance on various resources (CPU or reconfigurable region) are analyzed. The solutions with the best characteristics, based on design constraints, are extracted.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

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

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

Aide à la prise de décision en temps réel dans un contexte de production adaptative

La dynamique des marchés a évolué et les entreprises manufacturières ont dû s’adapter pour rester compétitives. Une usine se définissait historiquement par les biens qu’elle produisait. La valeur de ces biens était évaluée avant tout par leurs composants. Mais sous la pression du marché et de son dynamisme accru, les usines souhaitant rester compétitives deviennent de plus en plus des centres de service. Cela provoque des changements et des problèmes de gestion pour lesquels elles n’étaient pas préparées. L’efficacité économique de la création de valeur n’est plus aujourd’hui la seule propriété des produits, mais se déplace vers les processus. Cela signifie que les potentiels qui seront décisifs ne sont pas à chercher dans les capacités des produits, mais dans les capacités des processus. En effet, la mondialisation accroit l’anonymat des produits tout au long de chaînes d’approvisionnement plus longues et plus complexes. Toute entreprise souhaitant se démarquer de la compétition doit proposer à ses clients de la valeur ajoutée additionnelle tels qu’une flexibilité accrue, des délais de livraison plus courts, un meilleur respect des délais, un plus grand choix d’options. Ces propriétés sont le fruit des processus. Leur valeur ajoutée se transfère à leur résultat et donc au client. Une des conditions nécessaires à la transparence des processus est leur capacité à coller en temps réel au flux de valeur de l’entreprise. Les processus doivent être en mesure de s’adapter aux conditions changeantes de l’environnement, de réagir à des événements imprévus et de résoudre ces difficultés en collaborant. C’est à ces conditions qu’ils pourront devenir des processus adaptatifs. Cette thèse s’intéresse aux processus de réordonnancement en milieu industriel. Elle vise l’implantation de composantes d’aide à la prise de décision en temps réel ainsi que des mécanismes de boucle rétroactive intégrant l’optimisation et les techniques de simulation au sein d’applications ERP et MES permettant ainsi de connecter l’atelier de production au reste de l’entreprise. La plateforme qui a été mise en place permet de répondre en temps réel aux divers aléas survenant dans l’atelier et peut être étendue au-delà de la problématique de l’ordonnancement.----------ABSTRACT The market dynamics have evolved and manufacturing facilities have followed this trend to stay competitive. The classic factory has been defined by its manufactured goods. The value of these goods has been measured primarily by their material components. But under the market pressure and its increasing dynamism, factories wishing to stay competitive are becoming modern service centers. It has resulted in management problems for which many companies are not yet prepared. Today, the economic efficiency of value creation is not a property of the products but rather of the process. It means the decisive potentials of companies are to be found not so much in their production capability but in their process capability. Indeed, increasing globalization is necessarily leading towards more anonymous products out of long supply chains. Any enterprise wishing to stand out from the competition in the future needs a strategy which offers the customer an additional added value, such as, for example, high flexibility, short delivery times, high delivery reliability, and wide range of variants. These properties are created by the processes. The requirement for process capability gives rise in turn to the requirement that all value-adding processes be geared to the process result and thus to the customer. A necessary condition of process transparency is the ability to map the company's value stream in real time. Processes must be able to adapt to environmental changing conditions, react to unforeseen events and to solve these difficulties by collaborating. Under these conditions they can be called adaptive processes. This thesis focuses on scheduling process in manufacturing environments. The main objective is to implement real time decision-making support components as well as feedback loop mechanisms integrating optimization and simulation techniques in ERP and MES applications allowing connecting the shop floor to the rest of the enterprise. The proposed platform responds in real time to various events occurring on the shop floor and may be extended beyond the scheduling issue. The works developed during this thesis are based on four published, accepted or submitted papers to specialized papers

Démarche, modèles et outils multi-agents pour l'ingénierie des collectifs cyber-physiques

We call a Collective Cyber-Physical System (CCPS), a system consisting of numerous autonomous execution units achieving tasks of control, communication, data processing or acquisition. These nodes are autonomous in decision making and they can cooperate to overcome gaps of knowledge or individual skills in goal achievement.There are many challenges in the design of these collective systems. This Habilitation thesis discusses various aspects of such a system engineering modeled according to a multi-agent approach.First, a complete CCPS design method is proposed. Its special features are discussed regarding the challenges mentioned above. Agent models and collective models suitable to constrained communications and changing environments are then proposed to facilitate the design of CCPS. Finally, a tool that enables the simulation and the deployment of hw/sw mixed collective systems is presented.These contributions have been used in several academic and industrial projects whose experience feedbacks are discussed.Nous appelons "collectif cyber-physique" un système embarqué en réseau dans lequel les nœuds ont une autonomie de décision et coopèrent spontanément afin de participer à l'accomplissement d'objectifs du système global ou de pallier des manques de connaissances ou de compétences individuelles. Ces objectifs portent notamment sur l'état de leur environnement physique. La conception de ces collectifs présente de nombreux défis. Ce mémoire d'Habilitation propose une discussion des différents aspects de l'ingénierie de ces systèmes que nous modélisons en utilisant le paradigme multi-agent. Tout d'abord, une méthode complète d'analyse et de conception est proposée. Ses différentes particularités sont discutées au regard des différents défis précédemment évoqués. Des modèles d'agent et de collectifs adaptés aux communications contraintes et aux environnements changeants sont alors proposés. Ils permettent de simplifier la conception des collectifs cyber-physiques. Enfin, un outil qui permet la simulation et le déploiement de systèmes collectifs mixtes logiciels/matériels est introduit.Ces contributions ont été éprouvées dans des projets académiques et industriels dont les retours d'expériences sont exploités dans les différentes discussions

13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation - MOSIM 2020

Comité d’organisation: Université Internationale d’Agadir – Agadir (Maroc) Laboratoire Conception Fabrication Commande – Metz (France)Session RS-1 “Simulation et Optimisation” / “Simulation and Optimization” Session RS-2 “Planification des Besoins Matières Pilotée par la Demande” / ”Demand-Driven Material Requirements Planning” Session RS-3 “Ingénierie de Systèmes Basées sur les Modèles” / “Model-Based System Engineering” Session RS-4 “Recherche Opérationnelle en Gestion de Production” / "Operations Research in Production Management" Session RS-5 "Planification des Matières et des Ressources / Planification de la Production” / “Material and Resource Planning / Production Planning" Session RS-6 “Maintenance Industrielle” / “Industrial Maintenance” Session RS-7 "Etudes de Cas Industriels” / “Industrial Case Studies" Session RS-8 "Données de Masse / Analyse de Données” / “Big Data / Data Analytics" Session RS-9 "Gestion des Systèmes de Transport” / “Transportation System Management" Session RS-10 "Economie Circulaire / Développement Durable" / "Circular Economie / Sustainable Development" Session RS-11 "Conception et Gestion des Chaînes Logistiques” / “Supply Chain Design and Management" Session SP-1 “Intelligence Artificielle & Analyse de Données pour la Production 4.0” / “Artificial Intelligence & Data Analytics in Manufacturing 4.0” Session SP-2 “Gestion des Risques en Logistique” / “Risk Management in Logistics” Session SP-3 “Gestion des Risques et Evaluation de Performance” / “Risk Management and Performance Assessment” Session SP-4 "Indicateurs Clés de Performance 4.0 et Dynamique de Prise de Décision” / ”4.0 Key Performance Indicators and Decision-Making Dynamics" Session SP-5 "Logistique Maritime” / “Marine Logistics" Session SP-6 “Territoire et Logistique : Un Système Complexe” / “Territory and Logistics: A Complex System” Session SP-7 "Nouvelles Avancées et Applications de la Logique Floue en Production Durable et en Logistique” / “Recent Advances and Fuzzy-Logic Applications in Sustainable Manufacturing and Logistics" Session SP-8 “Gestion des Soins de Santé” / ”Health Care Management” Session SP-9 “Ingénierie Organisationnelle et Gestion de la Continuité de Service des Systèmes de Santé dans l’Ere de la Transformation Numérique de la Société” / “Organizational Engineering and Management of Business Continuity of Healthcare Systems in the Era of Numerical Society Transformation” Session SP-10 “Planification et Commande de la Production pour l’Industrie 4.0” / “Production Planning and Control for Industry 4.0” Session SP-11 “Optimisation des Systèmes de Production dans le Contexte 4.0 Utilisant l’Amélioration Continue” / “Production System Optimization in 4.0 Context Using Continuous Improvement” Session SP-12 “Défis pour la Conception des Systèmes de Production Cyber-Physiques” / “Challenges for the Design of Cyber Physical Production Systems” Session SP-13 “Production Avisée et Développement Durable” / “Smart Manufacturing and Sustainable Development” Session SP-14 “L’Humain dans l’Usine du Futur” / “Human in the Factory of the Future” Session SP-15 “Ordonnancement et Prévision de Chaînes Logistiques Résilientes” / “Scheduling and Forecasting for Resilient Supply Chains