Atualmente, otimizar uma arquitetura ou um sistema de software não significa, necessariamente, aumentar o seu desempenho computacional. Devido a popularização de sistemas embutidos energizados por bateria, um item de grande importância a ser otimizado é o consumo de energia. De forma a obedecer às restrições de consumo, pesquisadores têm concentrado seus esforços na criação de ferramentas que possibilitam a modelagem, a otimização e a estimação do consumo de energia. Nos últimos anos, FPGAs têm apresentado um grande desenvolvimento nos quesitos densidade, velocidade e capacidade de armazenamento. Essas características tornaram possível a construção de sistemas complexos formados por um ou mais processadores soft-core. Esse tipo de processador permite uma personalização detalhada de suas características arquiteturais, possibilitando uma melhor adequação às restrições de tempo e espaço em um projeto. O objetivo deste trabalho é construir um estimador de potência para softwares que têm como alvo o processador soft-core Nios II da Altera, permitindo saber com antecedência quanta energia será consumida devido à execução de programas e aplicações de robótica móvel. O modelo implementado neste trabalho foi testado com vários benchmarks padronizados e os resultados obtidos provaram ser bastante adequados para estimar a energia consumida por um programa, obtendo erros de estimação máximos de 4,78%

Nowadays, optimization of hardware and software systems does not necessarily mean increasing their computational performance. Due to the popularization of battery-operated embedded systems, energy comsumption has become a very critical issue. Several tools have been created to model, optimize, and estimate energy consumption, allowing power constraints to be achieved. Lately, FPGAs have presented great advancements on density, speed and storage capacity. Such characteristics made possible the implementation of complex systems comprising one or more soft-core processors. This kind of processors allows detailed customization of its architectural features, enabling timinig, and area constraints of a design to be reached. The aim of this work is to build a power estimator to predict the energy comsumption of a software running on the Altera Nios II soft-core processor. The implemented estimation model presented on this dissertation has been tested with several standard benchmarks and the results obtained have proven to be suitable for estimating the energy consumption of a software with a maximum error of 4.78%