FUNCTION AND VARIABLE PRIORITIZATION: A CUSTOM PROFILER FOR AURIX TEST FLOW OPTIMIZATION

This Master’s thesis addresses performance optimization for Infineon’s AURIX™ TriCore microcontrollers through the design of a custom profiling solution, conducted in collaboration between Infineon Technologies and the University of Padua. The research first evaluates existing profiling tools for embedded systems, followed by a measurement of latencies across different memory subsystems (PSPR, DSPR, DLMU, ecc.). Based on these findings, a novel profiling methodology is proposed that analyzes both dynamic program execution and static variable access patterns to generate optimization scores. These scores inform strategic memory allocation decisions implemented exclusively through linker script modifications, requiring no invasive code changes. Keywords: Software Profiling, AURIX™, Embedded Systems, Performance Optimization

Questa tesi di Laurea Magistrale affronta l’ottimizzazione delle prestazioni per microcontrollori AURIX™ TriCore di Infineon attraverso lo sviluppo di una soluzione di profiling personalizzata, realizzata in collaborazione tra Infineon Technologies e l’Università di Padova. La ricerca inizia con una valutazione critica degli strumenti di profiling esistenti per sistemi embedded, seguita da una misurazione sperimentale delle latenze nei sottosistemi di memoria (PSPR, DSPR, DLMU, ecc.). Sulla base di questi risultati, viene proposta una metodologia innovativa di profiling che com- bina l’analisi dell’esecuzione dinamica del programma con lo studio degli schemi di accesso alle variabili statiche, al fine di generare punteggi di ottimizzazione. Tali metriche guidano decisioni strategiche di allocazione della memoria, implementate esclusivamente tramite modifiche agli script del linker, senza richiedere modifiche invasive al codice sorgente. Parole Chiave: Software Profiling, AURIX™, Sistemi Embedded, Ottimizzazione delle Prestazioni, Allocazione della Memoria