Calcul embarqué haute performance, Intelligence artificielle et systèmes embarqués
Les évolutions technologiques et écologiques contemporaines ont engendré une expansion massive des systèmes embarqués, impliquant des défis majeurs liés à leur empreinte carbone et à leur efficacité énergétique, nécessitant une approche intégrée matériel-logiciel pour optimiser leur fonctionnement. L’analyse des performances de ces systèmes repose sur des indicateurs variés tels que la surface de la puce, la durée d’exécution des applications et la consommation énergétique, notamment dans des contextes de « Far Edge Computing ». Le but de cette thèse est de mettre en place des indicateurs fiables pour mesurer les performances d’une application de ce type, et de les utiliser pour guider les concepteurs dans un contexte industriel. La première question consiste à développer des méthodes précises pour évaluer les performances d’une application, y compris son empreinte carbone, en comparant les résultats avec des références académiques et en proposant des améliorations si nécessaire, en se basant sur des architectures matérielles telles que ARM, RISC-V ou x86, avec des mesures effectuées à différents niveaux. Deuxièmement, l’objectif est de corréler ces mesures avec le comportement de l’application pour guider la conception du système, en identifiant les parties du code consommant le plus d’énergie et en adaptant les paramètres matériels pour minimiser la consommation, tout en envisageant des solutions prédictives pour les systèmes non instrumentés ou en cours de conception. Enfin, en fonction des résultats, d’autres approches logicielles pour prédire la consommation énergétique seront envisagées, telles que des méthodes d’interpolation ou d’apprentissage supervisé, afin d’améliorer la précision de l’évaluation sur les systèmes embarqués.
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