Computación de Alto Rendimiento en Tiempo Real para Sistemas Embebidos de Control

• DIRECTORES: Leonidas Kosmidis, Carlos Fernando Nicolás Ramírez y Francisco Javier Cazorla Almeida
• UNIVERSIDAD: Universitat Politècnica de Catalunya

RESUMEN

La industria de los sistemas de control en tiempo real avanza hacia la consolidación de múltiples sistemas informáticos en menos y más potentes sistemas, con el objetivo de reducir el tamaño, el peso y el consumo. La creciente demanda de un mayor rendimiento en otros dominios críticos, como la conducción autónoma, ha llevado a la industria a incluir recientemente GPU embebidas para la implementación de funcionalidades avanzadas. La arquitectura altamente paralela de las GPU también podría aprovecharse en la industria de los sistemas de control para desarrollar sistemas de control más avanzados, eficientes energéticamente y escalables. Sin embargo, la naturaleza privativa y no determinista de las GPUs complica el análisis de aprovisionamiento de recursos requerido para la implementación de sistemas críticos en tiempo real. Por otro lado, no hay indicios de la integración de las GPU en el ciclo de desarrollo tradicional de los sistemas de control, que está orientado al uso de un enfoque de diseño basado en modelos. Recientemente, algunos proveedores de herramientas de diseño basado en modelos han ampliado sus entornos de desarrollo con capacidades de generación de código de GPU dirigidas a plataformas informáticas híbridas, de modo que el entorno de diseño basado en modelos ahora permite el análisis simultáneo de funciones más complejas y diversas mediante la simulación y la automatización de la implementación para el objetivo final. Sin embargo, no hay indicación de si estas herramientas son adecuadas para el diseño y desarrollo de sistemas sensibles al tiempo.
Motivados por estos desafíos, en esta tesis contribuimos al estado del arte de los sistemas de control en tiempo real hacia la adopción de GPUs integradas al proporcionar herramientas para facilitar el análisis de aprovisionamiento de recursos y la integración en el ciclo de desarrollo de diseño basado en modelos. Primero, presentamos una metodología y una herramienta automatizada para extraer las propiedades de los asignadores de memoria en GPUs. Esta herramienta permite el cómputo de la cantidad real de memoria utilizada por las aplicaciones GPU, facilitando un correcto análisis del aprovisionamiento de recursos. Luego, presentamos una librería que permite la caracterización del uso de memoria dinámica en aplicaciones de GPU. Usamos esta librería para caracterizar una serie de benchmarks GPU e identificamos patrones de asignación de memoria que podrían modificarse para mejorar el rendimiento y el consumo de memoria al utilizar GPUs embebidas. Con base en estos resultados, presentamos también una herramienta para optimizar el uso de la memoria dinámica en aplicaciones de GPU heredadas al ser ejecutadas en plataformas embebidas. Esta herramienta nos permite minimizar el consumo de memoria y la sobrecarga de administración de memoria de las aplicaciones GPU sin necesidad de reescribirlas. Posteriormente, analizamos el tiempo de los algoritmos de control ejecutados en GPUs embebidas e identificamos técnicas para lograr un comportamiento de tiempo real aceptable. Finalmente, evaluamos las herramientas de diseño basadas en modelos en términos de integración con hardware GPU y generación de código GPU, y proponemos mejoras para el código GPU generado por las herramientas basadas en modelos. Luego, presentamos una herramienta de transformación de código fuente para aplicar automáticamente al código generado las mejoras propuestas.