System level energy consumption optimization in network on chip (NoC) for mulimedia applications

Simple item page
dc.contributor.authorBelkebir, Djalila
dc.contributor.authorBoutekkouk, Fateh
dc.date.accessioned2018-01-17T07:23:21Z
dc.date.available2018-01-17T07:23:21Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractAujourd'hui, avec l'avènement de nouvelles technologies d'intégration à très grande échelle, les réseaux sur puce sont considérés comme une solution prometteuse, offrant des coûts réduits et une haute flexibilité et performance par rapport aux systèmes sur puce à bus. Cependant, les applications multimédia actuelles intégrées sont de plus en plus de calcul intensif en raison du grand nombre de fonctions intégrées. Ces applications sont souvent mappés sur des systèmes mobiles qui doivent fonctionner à faible consommation d'énergie, mais l'accent est non pas mis sur la mise en oeuvre d'une seule application sur des plates-formes multi-coeurs, mais en utilisant une seule puce qui prend en charge des scénarios multi-applications ainsi que les stratégies du mapping projetant les tâches d'application sur la puce devraient réduire au maximum la consommation d'énergie sous contraintes temporelles. En effet, les algorithmes génétiques sont largement utilisés pour résoudre des problèmes complexes pour leurs mises en oeuvre faciles et la réalisabilité de l'optimum global avec une solution approchée correcte, mais les algorithmes évolutionnaires inspirés de la quantique ont surpassés les algorithmes évolutionnaires classiques pour leurs capacités de résoudre des problèmes complexes dans un temps polynomial est d'équilibrer entre l'exploration et l'exploitation de l'espace de solution et obtenir également de meilleures solutions, même avec une petite population. De l'autre coté, les automates cellulaires sont des systèmes dynamiques où l'une de leurs principales caractéristiques est la règle de transition qui est représentée par une structure très simple, mais le résultat de leurs comportements globaux peut être très complexe. La simplicité des automates cellulaires et le modèle mathématique rigoureux sur lequel sont fondés sont les raisons d'être fortement favoris pour être utilisé dans les systèmes complexes et en particulier dans les réseaux sur puce, où un grand nombre de processeurs sont intégrés sur une seule puce qui devrait supporter un débit élevé, une faible latence et une communication de données sous contraintes temporelles et énergétiques. Pour cela, dans le contexte de notre thèse, nous étudions comment les algorithmes génétiques quantiques peuvent évoluer les automates cellulaires pour optimiser la consommation d'énergie pour les applications multimédia sur réseau sur puce à topologie Mesh 2D où chaque règle de transition représente un chromosome qui permet une programmation automatique des nouvelles règles de transition. Nous montrons que les automates cellulaires évolutionnaires quantiques est une technique favorable qui stimule le processus de découverte de règles efficaces qui conduisent à une meilleure fonction de fitness. Dans notre travail, nous nous somme intéressés par l'optimisation de la consommation d'énergie dynamique bien que l'estimation prenne en compte la consommation d'énergies dynamique et statiquear
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/613
dc.language.isootherar
dc.publisherUniversité d' Oum El Bouaghiar
dc.subjectAutomate cellulairear
dc.subjectApplications multimédiaar
dc.subjectRéseaux sur puce (NoC)ar
dc.subjectAlgorithme génétique : quantiquear
dc.subjectConsommation énergiear
dc.titleSystem level energy consumption optimization in network on chip (NoC) for mulimedia applicationsar
dc.typeOtherar
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
belkebir Djalila Thesis 2017.pdf
Size:
6.78 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
قسم الرياضيات