[ca] En diversos camps com el monitoratge ambiental, els sensors intel·ligents i l'IoT, la demanda creixent de dispositius de baix consum ha suscitat un interès creixent en el desenvolupament de processadors d'alt rendiment i energèticament eficients. En aquesta recerca constant, l'arquitectura RISC-V emergeix com una solució prometedora i en els darrers anys ha guanyat popularitat com una alternativa de codi obert i personalitzable davant les arquitectures de conjunts d'instruccions propietàries. Aquesta tesi presenta el disseny, implementació i anàlisi de rendiment de RisCO2, un microprocessador RISC-V dissenyat a mida. Està especialment optimitzat per a dispositius IoT de baix consum i, més concretament, en el seu ús en sensors de CO2 infrarojos no dispersius (NDIR) per a la monitorització mediambiental i el control de la qualitat de l'aire. El desenvolupament s'ha basat en un procés de disseny iteratiu que utilitza una implementació a FPGA. Aquest procés integra modificacions arquitectòniques de manera incremental amb l'objectiu de reduir el consum d'energia i el temps de càlcul, sense comprometre'n el rendiment general. Inicialment, es va partir d'un nucli bàsic RV32I, cosa que va facilitar la comprensió de les característiques essencials del conjunt d'instruccions RISC-V (ISA) i va destacar la flexibilitat del disseny modular. A mesura que el projecte progressava, es van afegir al processador extensions i unitats funcionals cada cop més especialitzades. Hem enfocat els nostres esforços en la verificació i la validació del disseny del processador. Utilitzem simulacions RTL per confirmar que el disseny compleix les especificacions de l'ISA i per assegurar-ne el funcionament correcte. Comparem els resultats en diferents plataformes de simulació, com ara Vivado i SEGGER Embedded Studio, per garantir la coherència en l'execució d'instruccions. En fases posteriors, optimitzem l'arquitectura eliminant components innecessaris i simplificant mòduls, fet que va resultar en un disseny més eficient en termes d'espai i consum d'energia. El programa de test que hem fet servir per avaluar el rendiment del processador utilitza la tècnica de demodulació digital en quadratura per al processament del senyal del sensor. Després, l'aplicació calcula la concentració de CO2 utilitzant la llei de Beer-Lambert, que descriu el mecanisme d'absorció de la llum en un medi gasós. L'estudi realitza també una anàlisi comparativa amb altres processadors de referència RISC-V ja establerts: Ri5cy, CV32E40P, Zero-riscy i Micro-riscy. Aquesta comparació té com a objectiu avaluar el rendiment de RisCO2 quan s'integra a plataformes SoC del món real com la popular PULPino. Per dur a terme aquesta avaluació, es van crear diferents projectes amb cadascun d'aquests processadors de referència i es van dur a terme anàlisis detallades del consum d'energia utilitzant dades d'activitat de commutació de les xarxes de circuits, cosa que va oferir estimacions precises del consum . Aquest examen va permetre entendre com es distribueix el consum denergia entre els diferents components del processador. Finalment, es va realitzar la síntesi del sistema utilitzant la biblioteca tecnològica del procés de 65 nm de TSMC, fent servir l'eina de síntesi Cadence Genus. Els resultats mostren que RisCO2 aconsegueix una reducció significativa en el consum denergia mentre ofereix un rendiment comparable al dels processadors de referència. Aquestes troballes destaquen la capacitat dels processadors RISC-V personalitzats com RisCO2 per ser usats com a solucions efectives en aplicacions de mesurament de concentracions de gas. En resum, aquesta treball contribueix als esforços en curs destinats a millorar l'eficiència energètica en processadors d'altes prestacions i promoure la computació sostenible, oferint tant un enfocament metodològic com dades empíriques que poden guiar el desenvolupament dels processadors esmentats.

[en] In various fields like environmental monitoring, healthcare, and the IoT, the increasing demand for low-power devices has led to growing interest in the development of high-performance and energy-efficient processors. In this ongoing quest, the RISC-V architecture emerges as a promising solution. In recent years, the RISC-V architecture has gained popularity as an open-source and customizable alternative to proprietary instruction set architectures (ISAs). This thesis presents the comprehensive design, implementation, and performance analysis of RisCO2, a custom-designed soft-core RISC-V microprocessor. It is specially optimized for energy-efficient IoT devices, with a focus on its feasibility for Non-Dispersive Infrared (NDIR) CO2 sensors in environmental monitoring and air quality control. The research builds on the extensible and modular architecture of the RISC-V instruction set to develop a processor that is tailored for low-power applications. RisCO2 has been also integrated into the PULPino SoC, which provides a comprehensive system for evaluating its energy efficiency. The research employs an iterative design process using an FPGA implementation that incrementally incorporates architectural modifications aimed at reducing both power consumption and computation time, all without sacrificing performance. The process began with a basic RV32I core, allowing us to understand the fundamental characteristics of the RISC-V ISA as well as to acknowledge the flexibility provided by its modular design. As the project progressed, we selectively incorporated more specialized extensions and functional units into the processor. We have placed heavy emphasis on the design's verification and validation. Through RTL simulations, we confirmed the processor's compliance with RISC-V ISA specifications and its functional integrity. We further ensured consistency in instruction execution by comparing RTL simulations in Vivado with RISC-V ISA simulations in SEGGER Embedded Studio. In subsequent design stages, we engaged in a meticulous process to prune extraneous hardware logic and simplify RTL modules, streamlining the processor's architecture while also reducing both area and energy consumption. The application used for benchmarking the processor employs the well-known digital quadrature demodulation technique to extract information from the sensor's digital samples. It then calculates the CO2 concentration based on the Beer-Lambert law, which governs the behavior of light absorption in gases. Additionally, the study conducts a comparative analysis with established RISC-V reference processors: Ri5cy, CV32E40P, Zero-riscy, and Micro-riscy. This comparison aims to assess how RisCO2 performs when integrated into real-world SoC frameworks like PULPino, providing a more comprehensive perspective on the design of energy-efficient processors. To perform this assessment, distinct projects were created targeting each of these reference processors. Through this approach, the processor's performance, resource utilization, and power consumption were scrutinized in detail. Following implementation, in-depth power breakdown analyses were conducted using switching activity data from circuit nets, offering precise estimates of power consumption. This examination provided insights into how power consumption is distributed across the various processor modules. Finally, synthesis and area utilization were analyzed using TSMC's 65nm process technology library, utilizing the Cadence Genus synthesis tool for the assessment. The results show that RisCO2 achieves a significant reduction in energy consumption while delivering performance comparable to that of the reference processors. These findings highlight the capability of custom RISC-V processors like RisCO2 to serve as effective solutions in gas concentration sensing applications. Such processors not only offer meaningful energy savings but also meet the requirements for efficient, low-power edge computing. Moreover, the implications of this study extend to the design of energy-efficient processors in diverse applications, including the IoT, wearable technology, and mobile devices. In summary, this work contributes to the ongoing efforts aimed at improving processor energy efficiency and promoting sustainable computing, offering both a methodological approach and empirical data that can guide the development of high-performance, low-power processors.