Técnicas de profiling para o co-projeto de hardware e software baseado em computação reconfigurável aplicadas ao processador softcore Nios II da Altera

• Autor(a) principal: Kiehn, Luiz Henrique
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24012013-104256/
• topic: Codesign; Computação reconfigurável; Coprojeto; FPGA; FPGA; Profiling; Profiling; Reconfigurable computing

Como avanço dos paradigmas de desenvolvimento de sistemas eletrônicos, novos conceitos, modelos e técnicas resultaram dessa evolução, gerando ferramentas mais eficientes e objetivas. Entre estas, as de automação de projetos eletrônicos (EDA - Electronic Design Automation) em nível de sistema (ESL - Electronic System Level) trouxeram um incremento considerável de produtividade à confecção de sistemas eletrônicos, inclusive de sistemas embarcados. Já no que se refere ao desempenho do sistema elaborado, monitorar sua execução e determinar seu perfil de funcionamento são tarefas essenciais para avaliar, a partir do seu comportamento, quais os pontos que representam gargalos ou pontos críticos, afetando sua eficiência geral. Dessa forma, faz-se necessário pesquisar princípios de verificação e otimização dos sistemas elaborados que estejam mais bem adaptados aos novos paradigmas de desenvolvimento de projetos. O presente trabalho tem por objetivo implementar um módulo de coleta e processamento de dados para análise de perfil de programas escritos na linguagem C e que sejam executados em processadores soft core, como o NiosII, da Altera. Entretanto, diferentemente das estatísticas oferecidas pela ferramenta GProf (GNU Profiling) com relação à análise de desempenho, em que cada amostra obtida implica no incremento de um contador para a função flagrada, o presente trabalho volta seu interesse à análise do perfil de uso de memória heap, que encontra-se mormente no volume alocado constatado em cada amostragem. Dessa forma, para diferentes amostragens de uma mesma função interessa saber qual a maior quantidade de memória utilizada pela função entre todas as amostras coletadas. Isso significa que, ao invés de incremento por amostragem, adotar-se-á o princípio do registro do maior valor, em número de bytes, de uso de memória constatado em cada função. Os principais recursos do módulo proposto são: a) o armazenamento das informações de uso de memória heap obtidas no processo de Profiling em formato apropriado para uso posterior por aplicações de co-projeto de hardware e software; e b) a geração de relatórios de Profiling que apresentem o volume de memória dinâmica alocada durante o processamento dos programas analisados para que se possa identificar os locais onde esse uso é mais crítico, permitindo ao projetista tomar decisões quanto à reformulação do código fonte, ou quanto ao incremento no tamanho da memória a ser instalada no sistema, ou quanto à reformulação da arquitetura de um modo geral