Use este identificador para citar ou linkar para este item: 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
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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