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https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/3103
Tipo: | Dissertação |
Título: | Exploração do Espaço de Projetos de Sistemas Multiprocessadores Guiado por Dark Silicon |
Autor(es): | Silva, Ana Caroline dos Santos |
Primeiro orientador: | Santos, Ricardo Ribeiro dos |
Abstract: | O projeto de plataformas computacionais tem passado por mudan cas signi cativas nos
ultimos anos, decorrentes, principalmente, de limita c~oes f sicas ocasionadas pelo incremento
da corrente de fuga, em consequ^encia da miniaturiza c~ao dos transistores. Tais limita c~oes
geraram o que se convencionou chamar dark silicon, o qual se refere a por c~ao de area do chip
que deve ser desligada ou funcionar em frequ^encia menor, por extrapolar as restri c~oes de
dissipa c~ao de pot^encia. Para manter a viabilidade dos projetos, solu c~oes que mitiguem o dark
silicon de maneira e caz t^em sido estudadas, muitas das quais prop~oem a heterogeneidade
de dispositivos de processamento. Entretanto, o aumento da diversidade de dispositivos
e objetivos em um projeto o torna mais complexo, exigindo mecanismos automatizados
de explora c~ao de espa co de projeto cientes da nova realidade. Diante disto, este trabalho
prop~oe uma solu c~ao capaz de explorar o espa co de projeto de plataformas computacionais
na presen ca de dark silicon e oferecer alternativas arquiteturais para essas plataformas. Essa
t ecnica toma como refer^encia um modelo de otimiza c~ao multiobjetivo e adota o algoritmo
gen etico NSGA-II para resolu c~ao do problema. Esta t ecnica foi validada e avaliada a partir
de resultados de um algoritmo de for ca bruta para o mesmo problema e est a integrada junto
ao
uxo de execu c~ao da ferramenta de projeto de plataformas multicore MultiExplorer.
Com essa integra c~ao, um usu ario da ferramenta MultiExplorer pode projetar e simular
o desempenho de uma plataforma computacional, analisar par^ametros f sicos e realizar a
explora c~ao do espa co de projeto buscando alternativas arquiteturais que atenuem a presen ca
de dark silicon. ABSTRACT - The design of processor platforms comprised of multiple cores has been subject of dramatic changes in the last years. The changes are mainly by the physical constraints due to the leakage current increase in the transistor shrinking process. Currently, such constraints are mostly known as \dark silicon" that means the chip area which should be turned o or work on a reduced clock frequency to meet the power dissipation constraints. Since it is not viable to turn o a chip speci c area, proposals to mitigate the dark silicon have been presented focused on using heterogeneous processing devices (di erent clock frequencies) on the chip. The design problem now changes to how to choose the devices (type and number) in order to meet all constraints and goals of the chip design. The goals, constraints, and the devices features make the design even more complex thus requiring electronic design automation tools focused on the dark silicon aware design space exploration problem. In this context, this work proposes a technique that performs the design space exploration aware of the dark silicon constraints and providing new architectural alternatives mitigating dark silicon in the chip. Our technique is built on the top of a multiobjective optimization model and it adopts the NSGA-II genetic algorithm to solve the problem. The technique has been validated and evaluated along with a brute force algorithm. In addition to the design, implementation and validation, we have integrated our proposal to the MultiExplorer platform design tool so that a user can design a computing platform, simulate the performance, analyze physical estimates, and perform design space exploration looking for alternative designs that mitigate the dark silicon. |
Palavras-chave: | Sistemas Programáveis em Chip Sistemas Embarcados (Computadores) Sistemas de Computação Systems on a Chip Embedded Computer Systems Computer Systems |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/3103 |
Data do documento: | 2017 |
Aparece nas coleções: | Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação |
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