Calcul des etats atteignables de programmes Esterel partitionne ...

7.3. EXPLORATION EXHAUSTIVE 85dans les étapes intermédiaires. La forme de la courbe 7.7(a) est conforme à la courbe 3.2 de lapage 32.45000pic de consommation mémoire (en Ko)4000035000300002500020000150001000050000 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000# états atteintsFig. 7.8 – Evolution du pic de la consommation mémoire en fonction des états atteints lors del’analyse du programme sequenceur. Les rectangles correspondent à l’algorithme de base et lestraits pleins épais correspondent à l’algorithme partitionné.7.2.2 mmidLe tableau 7.9 présente les résultats de l’analyse du programme mmid. L’analyse de ce programmepar l’algorithme partitionné nécessite environ 5 fois moins de mémoire que l’algorithmede base. Dans cet exemple, les temps de calcul ont également été raccourcis puisque l’algorithmepartitionné est environ 2 fois plus rapide.Algorithme défaut partitionnéNombre d’itérations 13 113Nombre d’états découverts 10 308 357 10 308 357Nombre d’états analysés tous tousMémoire nécessaire 205 214Ko 42 368KoDurée totale des calculs d’image 42m52s 8m25sTemps d’exécution 45m59s 19m38Fig. 7.9 – mmid (111 registres)Les graphes de la figure 7.10 représentent l’évolution de la taille des BDDs au cours descalculs. La figure 7.11 représente l’évolution du pic de consommation mémoire au cours descalculs.Comme pour le programme sequenceur, l’algorithme partitionné permet de réduire la tailledes BDDs dans les étapes intermédiaires.7.3 Exploration exhaustiveLes exemples présentés dans cette section ne peuvent pas être entièrement explorés parl’algorithme de base avec moins 900Mo de mémoire. Notre algorithme partitionné a permisd’explorer entièrement ces programmes.