Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2012 |
Autor(a) principal: |
Patiño Alvarez, Gustavo Adolfo |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3140/tde-26072013-171107/
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Resumo: |
As metodologias clássicas de análise de desempenho de sistemas sobre silício (System on chip, SoC) geralmente são descritas em função do tempo de execução do pior-caso1 das tarefas a serem executadas. No entanto, nas aplicações do mundo real, o tempo de execução destas tarefas pode variar devido à presença dos diferentes eventos de entrada que ativam o sistema, colocando uma exigência diferente de execução sobre os recursos do sistema. Geralmente, um modelo da carga de trabalho é uma parte integrante de um modelo de desempenho utilizado para avaliar o desempenho de um sistema. O quão bom for um modelo de carga de trabalho determina em grande medida a qualidade das soluções do projeto e a precisão das estimativas de desempenho baseadas nele. Nesta tese, é abordado o problema de modelar a carga de trabalho para o projeto de sistemas de tempo-real cuja funcionalidade envolve processamento de fluxos de multimídia, isto é, fluxos de dados representando áudio, imagens ou vídeo. O problema de modelar a carga de trabalho é abordado sob a premissa de que uma caracterização acurada do comportamento temporal do software embarcado permite ao projetista identificar diversas exigências variáveis de execução, apresentadas para os diversos recursos de arquitetura do sistema, tanto na operação individual do conjunto de tarefas de software, assim como na execução global da aplicação, em fase de projeto. A caracterização do comportamento de cada tarefa foi definida a partir de uma análise temporal dos códigos de software associados às diferentes tarefas de uma aplicação, a fim de identificar os múltiplos modos de operação que o código pode apresentar dentro de um processador. Esta caracterização é feita através da realização de uma análise estática das rotas do código executável, de forma que para cada rota de execução encontrada, estimam-se os tempos extremos de execução (WCET e BCET)2, baseando-se na modelagem da microarquitetura de um processador on-chip. Desta forma, cada rota do código executável junto aos seus respectivos tempos de execução, constitui um modo de operação do código analisado. A fim de agrupar os diversos modos de operação que apresentam um grau de semelhança entre si de acordo a uma perspectiva da medida de processamento utilizado do processador modelado, foi utilizado o conceito de cenário, o qual diferencia o comportamento de cada tarefa em relação às entradas que a aplicação sob análise pode receber. Partindo desta caracterização temporal de cada tarefa de software, as exigências da execução global da aplicação são representadas através de um modelo analítico de eventos. O modelo considera as diferentes tarefas como atores temporais de um grafo de fluxo síncrono de dados, de modo que os diferentes cenários de operação da aplicação são definidos em função dos tempos variáveis de execução identificados previamente na caracterização de cada tarefa. Uma descrição matemática deste modelo, baseada na Álgebra de Max-Plus, permite caracterizar analiticamente os diferentes fluxos de eventos entre a entrada e a saída da aplicação, assim como os fluxos de eventos entre as diferentes tarefas, considerando as mudanças nas exigências de processamento associadas aos diversos cenários previamente identificados. Esta caracterização analítica dos diversos fluxos de eventos de entrada e saída é a base para um modelo de curvas de carga de trabalho baseada em cenários de aplicação, e um modelo de curvas de serviços baseada também em cenários, que dão lugar a caracterizar o dinamismo comportamental da aplicação analisada, determinado pela diversidade de eventos de entrada que podem ativar diferentes comportamentos do sistema em fase de execução. |