As metodologias clássicas de análise de desempenho de sistemas sobre silício (System on chip, SoC) geralmente são descritas em função do tempo de execução do pior-caso1 das tarefas a serem executadas. No entanto, nas aplicações do mundo real, o tempo de execução destas tarefas pode variar devido à presença dos diferentes eventos de entrada que ativam o sistema, colocando uma exigência diferente de execução sobre os recursos do sistema. Geralmente, um modelo da carga de trabalho é uma parte integrante de um modelo de desempenho utilizado para avaliar o desempenho de um sistema. O quão bom for um modelo de carga de trabalho determina em grande medida a qualidade das soluções do projeto e a precisão das estimativas de desempenho baseadas nele. Nesta tese, é abordado o problema de modelar a carga de trabalho para o projeto de sistemas de tempo-real cuja funcionalidade envolve processamento de fluxos de multimídia, isto é, fluxos de dados representando áudio, imagens ou vídeo. O problema de modelar a carga de trabalho é abordado sob a premissa de que uma caracterização acurada do comportamento temporal do software embarcado permite ao projetista identificar diversas exigências variáveis de execução, apresentadas para os diversos recursos de arquitetura do sistema, tanto na operação individual do conjunto de tarefas de software, assim como na execução global da aplicação, em fase de projeto. A caracterização do comportamento de cada tarefa foi definida a partir de uma análise temporal dos códigos de software associados às diferentes tarefas de uma aplicação, a fim de identificar os múltiplos modos de operação que o código pode apresentar dentro de um processador. Esta caracterização é feita através da realização de uma análise estática das rotas do código executável, de forma que para cada rota de execução encontrada, estimam-se os tempos extremos de execução (WCET e BCET)2, baseando-se na modelagem da microarquitetura de um processador on-chip. Desta forma, cada rota do código executável junto aos seus respectivos tempos de execução, constitui um modo de operação do código analisado. A fim de agrupar os diversos modos de operação que apresentam um grau de semelhança entre si de acordo a uma perspectiva da medida de processamento utilizado do processador modelado, foi utilizado o conceito de cenário, o qual diferencia o comportamento de cada tarefa em relação às entradas que a aplicação sob análise pode receber. Partindo desta caracterização temporal de cada tarefa de software, as exigências da execução global da aplicação são representadas através de um modelo analítico de eventos. O modelo considera as diferentes tarefas como atores temporais de um grafo de fluxo síncrono de dados, de modo que os diferentes cenários de operação da aplicação são definidos em função dos tempos variáveis de execução identificados previamente na caracterização de cada tarefa. Uma descrição matemática deste modelo, baseada na Álgebra de Max-Plus, permite caracterizar analiticamente os diferentes fluxos de eventos entre a entrada e a saída da aplicação, assim como os fluxos de eventos entre as diferentes tarefas, considerando as mudanças nas exigências de processamento associadas aos diversos cenários previamente identificados. Esta caracterização analítica dos diversos fluxos de eventos de entrada e saída é a base para um modelo de curvas de carga de trabalho baseada em cenários de aplicação, e um modelo de curvas de serviços baseada também em cenários, que dão lugar a caracterizar o dinamismo comportamental da aplicação analisada, determinado pela diversidade de eventos de entrada que podem ativar diferentes comportamentos do sistema em fase de execução.

Classical methods for performance analysis of Multiprocessor System-on-chip (MPSoCs) are usually described in terms of Worst-Case Execution Times (WCET) of the executed tasks. Nevertheless, in real-world applications the running time of tasks varies due to different input events that trigger the system, imposing a different workload on the system resources. Usually, a workload model is a part of a performance model used to evaluate the performance of a system. How good is a workload model largely determines the quality of design solutions and the accuracy of performance estimations based on it. This thesis addresses the problem of modeling the workload for the design of real-time systems which functionality involves multimedia streams processing, i.e, data streams representing audio, images or video. The workload modeling problem is addressed from the assumption that an accurate characterization of timing behavior of real-time embedded software enables the designer to identify several variable execution requirements that the individual operation of the software tasks and the overall execution of the application will present to the several system resources of an architecture, in design phase. The software task characterization was defined from a timing analysis of the source code in order to identify the multiple operating modes the code can exhibit within a processor. This characterization is done by performing a static path analysis on the code, so that for each given path the worst-case and bestcase execution times (WCET and BCET) were estimated, based on a microarchitectural modeling of an on-chip processor. Thus, every execution path of the code, with its estimated execution times, defines an operation mode of the analyzed code. In order to cluster the several operation modes that exhibit certain degree of similarity according to the required amount of processing in the modeled processor, the concept of scenario was used, which differentiates every task behavior with respect to the several inputs the application under analysis may receive. From this timing characterization of every application task, the global execution requirements of the application are represented by an analytical event model. It describes the tasks as timed actors of a synchronous dataflow graph, so that the multiple application scenarios are defined in terms of the variable execution times previously identified in the task characterization. A mathematical description of this model based on the Max-Plus Algebra allows one to characterize the different event sequences incoming to, and exiting from, the application as well as the event sequences between the different tasks, having in count changes in the processing requirements associated with the various scenarios previously identified. This analytical characterization between the input event sequences and the output event sequences states the basis for a model of scenario-based workload curves and a model of scenario-based service curves that allow characterizing the behavioral dynamism of the application determined by the several input events that activate several system behaviors, in the execution phase.