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Improving certifiability of safety-critical gpu (bilbao)

Bilbao
Ikerlan
Publicada el 29 octubre
Descripción

Debido al aumento de la diversidad de los sistemas de control embebidos y a su complejidad, como al de su software, se está aplicando Model Based Engineering (MBE) durante el desarrollo. Esta metodología de desarrollo basada en modelos reduce el time to market y reduce considerablemente los costos de mantenimiento.

El aumento de la complejidad tanto del software como del hardware supone un reto para la certificación acorde a los estándares de seguridad funcional. A nível estatal en el Barcelona Supercomputing Center (BSC), institución con la que se desarrollaría la tesis, se llevan a cabo investigaciones orientadas a la certificación de seguridad funcional de arquitecturas complejas como son las GPUs.

Uno de los elementos críticos para la viabilidad de la certificación de aplicaciones basadas en GPUs es el determinismo temporal, el cual está fuertemente condicionado tanto por funcionalidades no documentadas de la arquitectura de la GPU, lo cual dificulta la predicción mediante análisis del comportamiento en tiempo real, así como por nuevas abstracciones de los lenguajes de programación como CUDA (p.ej. CUDA Unified Memory) que pretenden simplificar la programación de estos procesadores, pero introducen nuevas incertidumbres respecto al comportamiento final. Proveedores de entornos MBD como MathWorks están ampliando la capacidad de sus aplicaciones de simulación para incorporar funciones diseñadas para computarse en GPUs y también para generar código para GPUs embebidas, si bien hay carencias respecto a las garantías temporales que estos entornos pueden ofrecer.

Objetivos:
El objetivo principal se recoge en los siguientes objetivos operativos:

- Diseñar y evaluar un conjunto de soluciones técnicas para asegurar el determinismo temporal de las aplicaciones para GPU e identificar los criterios para aplicarlas.
- Integrar las soluciones anteriores como una extensión del entorno de desarrollo basado en modelos, y proponer un flujo de trabajo de referencia que contemple el uso de esta extensión de manera consistente con un proceso de desarrollo de seguridad funcional.
- Elaborar un caso demostrativo aplicando las soluciones y el flujo de trabajo desarrollados a un sistema autónomo que será descrito y simulado en el contexto de modelado y posteriormente se programará en el sistema real utilizando una plataforma GPU embebida.
- Máster ya terminado o que termine este año.
- TFG o TFM en el área de la oferta (Electrónica, Informática, Sistemas Embebidos, Robótica )
- Ingles hablado y escrito fluido
- Conocimiento de la herramienta Matlab Simulink y GPUs NVIDIA

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