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Toufik Sarni

Directeur de thèse

Patrick Valduriez
Audrey Marchand

Résumé

Avec l’émergence des systèmes multicoeur, le concept de mémoire
transactionnelle (TM) a été renouvelé à la fois dans le domaine de la
recherche et dans le monde industriel. En effet, en supportant les
propriétés ACI (Atomicité, Consistance et Isolation) des transactions, le
concept de TM facilite la programmation parallèle et évite les problèmes
liés aux verrous tels que les interblocages et l’inversion de priorité. De
plus, contrairement aux méthodes basées sur les verrous, une TM permet à
plusieurs transactions d’accéder en parallèle aux ressources, et augmente
ainsi la bande passante du système. Enfin, une TM intègre un ordonnanceur
de transactions qui, soit ré-exécute (retry) la transaction en cas de
détection de conflits, soit valide (commit) la transaction en cas de
succès.
L’objectif de cette thèse est d’étudier l’adaptation des TMs à des
systèmes temps réel soft au sein desquels les processus doivent s’exécuter
le plus souvent possible dans le respect de contraintes temporelles.
Jusqu’à maintenant, l’ordonnancement de transactions temps réel au sein
d’une TM n’a pas été étudié. Dans un premier temps, nous proposons une
étude expérimentale comparative nous permettant de statuer sur
l’adéquation des TMs aux systèmes temps réel multicoeur. Il s’agit en
particulier d’évaluer si la variabilité du temps d’exécution des
transactions est prohibitif à une utilisation dans un contexte temps réel
lors de l’accès aux ressources partagées. Dans un second temps, nous
introduisons un modèle transactionnel temps réel pour les TMs et nous
décrivons la conception et l’implémentation d’une mémoire transactionnelle
logicielle temps réel nommée RT-STM. Celle-ci intègre de nouveaux
protocoles de synchronisation qui permettent de prioriser les accès aux
ressources partagées en fonction de l’urgence des processus. Enfin, nous
montrons comment adapter notre RT-STM à un environnement temps réel firm
en proposant quelques pistes d’adaptation permettant de garantir aux
processus un certain niveau de qualité de service (QoS) vis-à-vis des
accès aux ressources partagées.

Abstract

With the advent of multicore systems, the transactional memory
(TM) concept has attracted much interest from both academy and industry.
Indeed, by supporting the ACI (Atomicity, Consistency and Isolation)
proprieties, the TM concept eases parallel programming and avoids the
severe problems of lock-based methods such as deadlock situations and
priority inversion. In addition, unlike lock-based methods, TM allows
several transactions to access resources in parallel, and thus increases
the system’s bandwidth. Moreover, TM embeds a transaction’s scheduler
which either rollbacks the transaction when the conflict is detected, or
commits the transaction on success.
The thesis’s objective is to study the TM’s adaptation to soft real-time
systems in which processes must complete within deadlines as far as it is
possible. Up to now, the scheduling of real-time transactions within TM
has not been studied. To address this issue, we first make an experimental
and comparative study to show whether the TM is suitable for real-time
multicore systems. In particular, we evaluate the transaction’s execution
time variation when accessing shared resources. Second, we propose a novel
solution which introduces a real-time transactional model within TM and we
design and implement a real-time software transactional memory named
RT-STM. This one integrates new synchronization protocols which allows to
prioritize the shared resources’ accesses according to the processes’
urgency. Finally, we show how to make RT-STM suitable for firm real-time
systems, proposing some adaptations allowing to guarantee a certain level
of quality of service (QoS) to processes sharing resources.

Composition du Jury

  • Michel Banâtre, Directeur de Recherche INRIA Rennes (rapporteur)
  • Luc Bouganim, Directeur de Recherche INRIA Paris-Rocquencourt (rapporteur)
  • Maryline Chetto, Professeur Université de Nantes (examinatrice)
  • Audrey Queudet, Maître de conférences Université de Nantes (co-encadrante)
  • Gaël Thomas, Maître de Conférences Université Pierre et Marie Curie
    (examinateur)
  • Patrick Valduriez, Directeur de Recherche INRIA Montpellier (directeur de thèse)

Dernière modification : vendredi 26 octobre 2012