Estimation de la consommation d'énergie des systèmes multiprocesseurs
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Conception d'un modèle à base de l'approche UML
Dans tous les flots de conception des systèmes sur puce multiprocesseurs (MPSoC), une exploration architecturale efficace nécessite un ensemble d'outils permettant d'estimer la consommation de l'énergie à différents niveaux d'abstraction.
En effet, notre travail consiste à concevoir et développer un modèle permettant l’estimation de la consommation d’énergie pour les systèmes MPSoC.
Ce modèle permet d’offrir la possibilité aux concepteurs d’intégrer l’estimation de la consommation d’énergie dans la phase de co-simulation logicielle/matérielle, ce qui leur permet d’explorer différentes alternatives architecturales pour converger vers celle qui permet de faire le meilleur compromis entre une consommation minimale et une optimisation d’autres métriques.
Ingénieur en Sciences Appliquées et Technologie, a obtenue un diplôme de mastère en Informatique Industrielle et Automatique en 2009 de l’Institut National des Sciences Appliquées et de Technologie de Tunis (INSAT).
Actuellement ses travaux de recherche de doctorat s’intéressent aux systèmes de stockage hybride de l’l’énergie.
Fiche technique
- Auteur
- Hayet Slimani Khaldi
- Langue
- Français
- Éditeur
- Éditions universitaires européennes
- Pays
Tunisie
Conception d'un modèle à base de l'approche UML
Dans tous les flots de conception des systèmes sur puce multiprocesseurs (MPSoC), une exploration architecturale efficace nécessite un ensemble d'outils permettant d'estimer la consommation de l'énergie à différents niveaux d'abstraction.
En effet, notre travail consiste à concevoir et développer un modèle permettant l’estimation de la consommation d’énergie pour les systèmes MPSoC.
Ce modèle permet d’offrir la possibilité aux concepteurs d’intégrer l’estimation de la consommation d’énergie dans la phase de co-simulation logicielle/matérielle, ce qui leur permet d’explorer différentes alternatives architecturales pour converger vers celle qui permet de faire le meilleur compromis entre une consommation minimale et une optimisation d’autres métriques.