Spdf: a Schedulable Parametric Data-flow Moc (extended Version) Research Centre Grenoble – Rhône-alpes Spdf: a Schedulable Parametric Data-flow Moc (extended Version) Spdf: a Schedulable Parametric Data-flow Moc

Data ow programming models are suitable to express multi-core streaming appli-cations. The design of high-quality embedded systems in that context requires static analysis toensure the liveness and bounded memory of the application. However, many streaming applicationshave a dynamic behavior. The previously proposed data ow models for dynamic applications donot provide any static guarantees or only in exchange of signi cant restrictions in expressive poweror automation. To overcome these restrictions, we propose the schedulable parametric data ow(SPDF) model of computation. We present static analyses and a quasi-static scheduling algo-rithm. We demonstrate our approach using a video decoder case study.Key-words: data ow programming, parametric rates, boundedness, liveness, quasi-staticscheduling This report is an extended version of P. Fradet, A. Girault, and P. Poplavko, SPDF: A Schedulable Parametric Data-Flow MoC.Proc. DATE-2012, Design, Automation and Test in Europe. IEEE, 2012. Besides minutes di erences, it adds an appendix with descriptions and proofs omittedfrom the conference version. ∗ Inria Grenoble, Pop Art Team† CRI-PILSIhal-00666284,version1-3Feb2012 SPDF: A Schedulable Parametric Data-FlowMoC Résumé : Les modèles de programmation ot de données sont particulière-ment bien adaptés aux traitements multimédia sur plateforme multic÷urs. Laconception de telles applications demande des analyses statiques pour s'assurerde propriétés telles que la vivacité et l'exécution en mémoire bornée. D'autrepart, beaucoup d'applications multimédia modernes ont un comportement dy-namique. Or, les modèles ot de données adaptés aux applications dynamiquesn'o rent pas d'outils d'analyse statique ou seulement en imposant de fortes re-strictions d'expressivité et/ou d'automatisation. Pour pallier ces inconvénients,nous introduisons SPDF (Schedulable Parametric DataFlow) un nouveau mod-èle ot de données acceptant des taux de production/consommation dynamiquesmais pouvant être analysé et ordonnancé statiquement. Nous illustrons SPDFà l'aide d'une étude de cas: la modélisation d'un décodeur vidéo.Mots-clés : programmation ot de données, taux paramétriques, mémoirebornée, vivacité, ordonnancement quasi statique hal-00666284,version1-3Feb2012