Στην παρούσα διδακτορική διατριβή, παρουσιάζουμε (i) μεθολογίες επιτάχυνσης καιπαραμετροποίησης της διαχείρισης μνήμης σε επίπεδο middleware για την εφαρμογήπροσαρμοσμένων Δυναμικών Διαχειριστών Μνήμης (ΔΔΜ) και (ii) μεθοδολογίες κατανεμημένηςδιαχείρισης πόρων σε πολυπύρηνες ενσωματωμένες πλατφόρμες. Αρχικά, η παραμετροποίησηεπιτυγχάνεται με την εφαρμογή προσαρμοσμένων ΔΔΜ σε μικροκώδικα (microcode). Επιπλέον, ηδιαχείριση των πόρων της πλατφόρμας κατά τη φάση εκτέλεσης επιτυγχάνεται με τα προτεινόμεναμεθοδολογικά πλαίσια με την χρήση πολλών πυρήνων σε διαφορετικούς ρόλους και την ανάπτυξηεπικοινωνιακών πλαισίων για τη μείωση του συνολικού φορτίου στο ολοκληρωμένο. Οι προτεινόμενεςμεθοδoλογίες έδειξαν ότι η προσέγγιση σε μικροκώδικα αποτελεί μια καλή εναλλακτική λύση για ναξεπεραστεί το δίλημμα απόδοσης και ευελιξίας, προσφέροντας μια προγραμματιζόμενη και ευέλικτηλύση για την επιτάχυνση μεγάλου φάσματος εφαρμογών. Eπιπλέον, προσφέρουν ευελιξία στο θέματης κατανεμημένης απεικόνισης των εφαρμογών στη φάση εκτέλεσης καθώς βασίζονται στο γεγονόςότι μπορούν να πετύχουν διαφορετικά επίπεδα αξιοποίησης των πόρων της πλατφόρμας ανάλογα μετις ανάγκες των εφαρμογών και χωρίς να υπάρχει κάποιο κεντρικό σημείο αποτυχίας. Όσον αφορά τιςυπηρεσίες διαχείρισης μνήμης σε επίπεδο μικροκώδικα, τα πειραματικά αποτελέσματα δείχνουν ότι τοκέρδος της προτεινόμενης προσέγγισης, για το σχεδιασμό εξατομικευμένων ΔΔΜ, ήταν περίπου 7xμεγαλύτερο με μια μικρή αύξηση, της τάξεως του 14%, στην καταναλισκόμενη ισχύ. Το πλαίσιο για τηναπεικόνιση εφαρμογών στη φάση εκτέλεσης προσαρμόζεται στις ανάγκες και στους περιορισμούς τωνεφαρμογών και παράγει κατά μέσο όρο 21% και 10% καλύτερο κόστος επικοινωνίας για ομογενείς καιετερογενείς πλατφόρμες αντίστοιχα. Τέλος, όσον αφορά τις πράλληλες εφαρμογές το προτεινόμενοπλαίσιο έχει κατά μέσο όρο 70% λιγότερα μηνύματα, 64% μικρότερο μέγεθος μηνυμάτων και 20%κέρδος στην επιτάχυνση των εφαρμογών.
In this Ph.D. Thesis, we present (i) memory management middleware acceleration and customization______________________________________________________________________Εθνικό Κέντρο Τεκμηρίωσης | ΕΑΔΔ | 4methodologies for applying customized dynamic memory managers (allocators) and (ii) frameworks fordistributed run-time resource management on many-core platforms. Firtsly, the customization isachieved by applying, on the middleware level, custom microcoded memory allocators. Secondly, therun-time resource management on the platform is achieved by using cores in different roles and byapplying a distributed on-chip communication scheme. The proposed methodologies showed that themicrocode approach is a good alternative to overcome the performance flexibility dilemma, offering aprogrammable and flexible solution for accelerating a wide range of applications. Thus, we adopt themicrocoded approach to address memory management issues on Distributed Shared Memory (DSM)many-core embedded platforms, aiming for hardware performance but maintaining the flexibility ofprograms. Also, the developed framework provides a flexible solution in the run-time mapping problemoffering different levels of platform utilization according to application’s needs and without a centralpoint of failure. Concerning microcoded memory management services, experimental results show thatthe gain, of the proposed approaches for designing customized microcoded memory managers, wasapproximately 7x for served allocation requests with a small increase of approximately 14% to averageenergy consumption per allocation. The run-time resource management framework adapts toapplication’s needs and application’s execution restrictions by using the matching factor parameter andproduces on average 21% and 10% better on-chip communication cost for homogeneous andheterogeneous platforms respectively. Last, concerning the malleable parallel applications, thedeveloped framework has on average 70% less messages, 64% smaller message size and 20%application speed-up gain.
