Desenvolvimento de mecanismos para aumento de previsibilidade no hypervisor bao com foco em aplicações automotivas críticas: seleção de bancos dram

Abstract

Este trabalho explora o aumento da previsibilidade de desempenho em sistemas de criticidade mista virtualizados, um desafio crescente em plataformas multi-core onde a contenção por recursos de memória compartilhados degrada a performance de tarefas críticas. A pesquisa propõe e implementa um mecanismo de isolamento de memória no nível dos bancos de DRAM, realizado inteiramente via software dentro do hypervisor Bao. A abordagem consiste em modificar o alocador de memória do hypervisor para filtrar e atribuir páginas de memória às máquinas virtuais (VMs) com base em padrões de bits específicos do endereço físico, que correspondem aos bancos físicos no hardware de um Raspberry Pi 4. A validação do mecanismo foi realizada através de um ambiente experimental com múltiplas VMs FreeRTOS. Uma VM "vítima", executando um benchmark de processamento de imagem (Disparity), foi submetida à interferência de três VMs "atacantes" gerando estresse de memória contínuo (Bandwidth). Os resultados quantitativos demonstram que a contenção no mesmo banco de memória degradou significativamente o desempenho das tarefas. A técnica de particionamento de bancos se mostrou eficaz, reduzindo drasticamente essa degradação. Conclui-se que o isolamento de bancos é uma técnica viável, mas a interferência residual aponta para a existência de gargalos secundários em outros recursos compartilhados da hierarquia de memória, como o Cache L2 e o controlador de DRAM.