Multiprocessador e processamento paralelo em tempo-real

Abstract

O assunto principal desta tese é um sisterna de processamento distribuído para operação em tempo-real, que foi por nós desenvolvido com vistaàa aplicação em processamento e classificação de sinais biológicos. Com efeito, uma das possíveis maneiras de aumentar a capacidade de processamento de um sistema, consiste na uti1ização de múltiplos processadores que dividem entre si a carga computacional; a gestão e coordenação dos recursos torna-se especialmente crítiea se a operação do sistema visa o tempo-real. Esta tese pode ser dividida em três blocos: Numa primeira parte, é apresentada a implementação do hardware dum multiprocessador e respectiva instalação parcial dum sistema operativo. Este multiprocessador é vocacionado para processamento hierárquico e em tempo-real de ElectroEncefaloGramas (EEGs). Cada unidade periférica - o Pré-Processador - executa algoritmos de processamento digital de sinal sobre dados fornecidos em paralelo por um bus de entrada que transporta vários canais analógicos digitalizados e multiplexados. O resultado desta análise, realizada em paralelo e em tempo-real pelos vários PPs, é transferida, através duma memória 'Dual-Port'. a um microcomputador 'anfitrião' o qual integra a informação pré-processada, armazenando-a em disco quando necessário, desempenhando análise de alto-nível e fazendo a interface com o utilizador; Dada a necessidade de utilizar um sistema operativo para controlar este tipo de multiprocessadores, a segunda parte da tese ocupa-se no estudo de gestores de recursos partilhados, apresentando uma implementação dum monitor de Entrada/Saída de Dados sobre um kernel tempo-real e multitarefa (RMS68K); A terceira e última parte sistematiza o estado-da-arte de arquitecturas de microcomputadores CISCs e RISCs, memórias cache e memórias dinâmicas, apresentando em seguida sugestões para a continuação de trabalhos, na área de Multiprocessamento em Tempo-Real, nas suas vertentes de hardware e software.

The main subject of this thesis is a distributed, real-time processing system, which we have developed for application in the processing and classification of biological signals. As a matter of fact, one way to increase a system's processing power consists in the utilization of multiple processors sharing the workload among themselves; the management and coordination of shared resources becomes specially critical, when real-time systems operation is at stake. This thesis can be divided into three parts: The first one presentes the hardware implementation of a multiprocessor together with a partial instalation of its operating system. This multiprocessor is tailored for hierarchical and real-time processing of ElectroEncephaloGrams (EEGs). Each peripheral unit - the Pre-Processor (PP) - performs digital signal processing algorithms on data provided in parallel by an input bus carrying several digitized and multiplexed analog input signals. The result of this analysis is conveyed, through a Dual-Port memory to a host microcomputer, which integrates the preprocessed data, storing it on disk when necessary, executing high-level analysis and interfacing to the user, Given the need of using an operating system to control this type of multiprocessors, the second part of the thesis deals with the study of shared resource managers, showing an implementation of an Input/Output Monitor running under a real-time, multitasking kernel (RMS68K). The third and last part systematizes the state-of-art of both CISCs and RISCs microcomputer architectures, cache memories and dynamic memories, concluding with suggestions for further work to be carried out in this area of real-time multiprocessing on the hardware and software aspects.