AbstractsComputer Science

L’utilisation de plusieurs cœurs pour l’exécution des applications mobiles sera l’approche dominante dans les systèmes embarqués pour les prochaines années. Cette approche permet en générale d’augmenter les performances du système sans augmenter la vitesse de l’horloge. Grâce à cela, la consommation d’énergie reste modérée. Toutefois, la concurrence entre les tâches doit être exploitée afin d’améliorer les performances du système dans les différentes situations où l’application peut s’exécuter. Les applications multimédias comme la vidéoconférence ou la vidéo haute définition, ont de nombreuses nouvelles fonctionnalités qui nécessitent des calculs complexes par rapport aux normes précédentes de codage vidéo. Ces applications créent une charge de travail très importante sur les systèmes multiprocesseurs. L’exploitation du parallélisme pour les applications multimédia, comme le codec vidéo H.264/AVC, peut se faire à différents niveaux : au niveau de données ou bien au niveau tâches. Dans le cadre de cette thèse de doctorat, nous proposons de nouvelles solutions pour une meilleure exploitation du parallélisme dans les applications multimédia sur des systèmes embarqués ayant une architecture parallèle symétrique (ou SMP pour Symmetric Multi-Processor). Des approches innovantes pour le décodeur H.264/AVC qui traitent des composantes de couleur et des blocs de l’image en parallèle sont proposées et expérimentées. Parallel computing is currently the dominating architecture in embedded systems. Concurrency improves the performance of the system rather without increasing the clock speed which affects the power consumption of the system. However, concurrency needs to be exploited in order to improve the system performance in different applications environments. Multimedia applications (real-Time conversational services such as video conferencing, video phone, etc.) have many new features that require complex computations compared to previous video coding standards. These applications have a challenging workload for future multiprocessors. Exploiting parallelism in multimedia applications can be done at data and functional levels or using different instruction sets and architectures. In this research, we design new parallel algorithms and mapping methodologies in order to exploit the natural existence of parallelism in multimedia applications, specifically the H.264/AVC video decoder. We mainly target symmetric shared-Memory multiprocessors (SMPs) for embedded devices such as ARM Cortex-A9 multicore chips. We evaluate our novel parallel algorithms of the H.264/AVC video decoder on different levels: memory load, energy consumption, and execution time.