Software performance estimation in MPSoC design

Abstract

Atualmente, novas metodologias de projeto são necessárias devido a crescente complexidade dos sistemas embarcados. Metodologias no nível de sistema são propostas para auxiliar o projetista a lidar com a crescente complexidade, iniciando o projeto em um nível de abstração mais alto que o nível de transferência de registradores. Ferramentas de estimativa de desempenho são uma importante parte das metodologias no nível de sistema, visto que as mesmas auxiliam a exploração do espaço de projeto desde os estágios iniciais. O objetivo desta tese é definir uma metodologia integrada para estimativa de desempenho do software. Atualmente, nota-se a crescente utilização de software embarcado, inclusive utilizando múltiplos processadores, visando atender os requisitos de flexibilidade, desempenho e potência consumida. O desenvolvimento de estimadores de desempenho de software não é trivial, devido à utilização de processadores embarcados com arquiteturas avançadas. Para auxiliar a seleção do processador no nível da especificação do sistema, um novo modelo de estimador do desempenho do software baseado em redes neurais é proposto. Redes neurais mostraram-se uma solução adequada para uma rápida estimativa de desempenho em um estágio inicial do projeto. Para realizar a análise do desempenho do software no nível funcional do barramento, onde o mapeamento do hardware e software já está definido, é utilizado um modelo global de simulação, chamado de protótipo virtual. A metodologia de análise de desempenho proposta neste trabalho é integrada a um ambiente para refinamento de interfaces de hardware e software chamada ROSES. A metodologia proposta é avaliada através de um estudo de caso de uma arquitetura multiprocessada de um codificador MPEG4.

Nowadays, embedded system complexity requires new design methodologies. System-level methodologies are proposed to cope with this complexity, starting the design above the register-transfer level. Performance estimation tools are an important piece of system-level design methodologies, since they are used to aid design space exploration at an early design stage. The goal of this thesis is to define an integrated methodology for software performance estimation. Currently, embedded software usage is increasing, becoming multiprocessor system-on-chip a common solution to cope with flexibility, performance, and power requirements. The development of accurate software performance estimators is not trivial, due to the increased complexity of embedded processors. To drive processor selection at specification level, a novel analytic software performance estimator based on neural networks is proposed. The neural network enables a fast estimation at an early design stage. To target the software performance analysis at bus functional level, where mapping of the hardware and software components is already established, we use a global simulation model supporting performance profiling. The proposed software performance estimation methodology is linked to a hardware and software interface refinement environment named ROSES. The proposed methodology is evaluated through a case study of a multiprocessor MPEG4 encoder.