Description du projet

La demande grandissante de connectivité nous incite à innover en permanence. Les nouvelles techniques explorées pour augmenter cette connectivité permettent une meilleure utilisation des bandes de fréquences disponibles et ce, en augmentant le nombre de communications simultanées sur une même largeur de bande.

Par conséquent, ce plus grand nombre d’usagers simultanés entraîne un volume d’informations beaucoup plus important à traiter. La capacité de traitement des puces de communication se doit alors d’être augmentée. Les concepteurs font ainsi face au défi d’implémentation d’algorithmes avancés de traitement du signal sur des plateformes programmables complexes. Or les recherches passées et en cours des professeurs Gagnon et Thibeault ont démontré l’importance de l’organisation des tâches au sein d’une puce de traitement du signal, en identifiant cette étape comme l’un des principaux goulots d’étranglement lors de la conception d’un système de communications sans fil. Cette étape du partitionnement doit tenir compte à la fois des spécificités de l’application visée mais aussi des particularités de la plateforme de traitement du signal choisie.

En raison de la forte compétition sur ce marché, les concepteurs sont à l’affût de tout outil permettant d'accélérer le temps de design tout en optimisant les performances. Dans ce contexte, ce projet est dédié à une méthode d’organisation des tâches d’une application de communications sans fil au sein d’une plateforme multiprocesseur.

L’apparition de ces plateformes ouvre la voie à une parallélisation accrue des tâches et offre de surcroît une panoplie d’outils spécifiques. Le but est d’explorer une méthode de partitionnement des tâches basée sur les algorithmes évolutionnaires capables de résoudre les problèmes complexes. Ces algorithmes, basés sur la théorie de l’évolution, ont le potentiel d'explorer un ensemble de solutions encore inédites et de choisir la meilleure d’entre elles.

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Les résultats obtenus

• Publications

Les résultats anticipés

• Développement d’une approche d’optimisation du partitionnement basée sur les algorithmes évolutionnaires
• Réduction du temps de conception lors de l’étape de partitionnement
• Meilleure utilisation des ressources matérielles disponibles

Le partenaire

• CRSNG

La composition de l’équipe

Les professeurs : François Gagnon et Claude Thibeault
Le professionnel : Émile Archambault
Le chercheur post-doc : Marc Joliveau
Les étudiants : Mohamed El Euch, Olivier Alnet

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