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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10145
Tipo do documento: Dissertação
Título: Proposal of many-core control through a management application
Autor: Dalzotto, Angelo Elias 
Primeiro orientador: Moraes, Fernando Gehm
Primeiro coorientador: Ruaro, Marcelo
Resumo: The increasing core count in many-core systems introduced management challenges, including scalability, portability, and reducing the management overhead to user applications. Works available in the literature have their management tightly coupled to the many-core operating system. This coupling implies low flexibility for modification of the management organizations and reduced portability. The state-of-the-art also shows that few works proposed management organizations, being that most works exploit organizations present in the literature, such as cluster-based and per-application, to evaluate the quality of a single goal, such as power or temperature. The present work proposes a management organization called Management Application (MA), which is loosely coupled to its target platform. MA proposes a management as a distributed application, benefiting from the parallel processing power intrinsic to many-cores. Compared to a cluster-based organization, the costs and benefits to manage a benchmark with real-time constraints using the MA revealed improved memory footprint and higher management throughput due to the parallelization provided by the MA. This work also proposes a mapping heuristic that virtually separates the search space in clusters to reduce the execution cost, keeping a centralized view of the system. This heuristic also has a built-in defragmentation procedure. Results are evaluated against a state-of-the-art heuristic in clustered and per-application management, revealing reduced distance between communicating tasks and similar heuristic execution time to the clustered approach. Defragmentation uses task migration as actuation means, decreasing the distance between communicating tasks using few migrations. The MA framework is optimized by integrating a broadcast-based network-on-chip, used for exchanging management messages, and a monitoring structure that exploits this network and the direct memory access mechanism to reduce the monitoring overhead. The network reduces the interference in user applications and the execution time, while the monitoring structure allows smaller management latency. Lastly, the MA organization is applied to a platform equipped with a RISC-V processor, reducing the number of executed instructions and the memory footprint. The final result is a many-core platform that implements the MA organization with a state-of-the-art processor.
Abstract: A grande quantidade de cores em sistemas many-core introduziu desafios para gerenciá-los, incluindo escalabilidade, portabilidade e redução da interferência do gerenciamento sobre as aplicações em execução. Trabalhos disponíveis na literatura propõem um gerenciamento fortemente acoplado ao sistema operacional do many-core. Tal acoplamento implica em baixa flexibilidade para a modificação das organizações de gerenciamento, e baixa portabilidade. O estado-da-arte também mostra que poucos trabalhos propuseram organizações de gerenciamento, sendo que a maioria dos trabalhos se aproveitam de organizações presentes na literatura, como as baseadas em clusters e por-aplicação, para avaliar a qualidade de uma única meta proposta, como, por exemplo, potência ou temperatura. O presente trabalho propõe uma organização de gerenciamento, denominada de Aplicação de Gerenciamento (MA), que é fracamente acoplada à sua plataforma alvo. A MA propõe um gerenciamento como uma aplicação distribuída, permitindo que a mesma se beneficie do poder de processamento paralelo intrínseco aos many-cores. Comparado a uma organização baseada em clusters, os custos e os benefícios em gerenciar um benchmark com restrições de tempo-real usando a MA revelam menor ocupação de memória e maior vazão de gerenciamento devido à paralelização provida pela MA. Esse trabalho também propõe uma heurística de mapeamento que separa virtualmente o espaço de busca em clusters para reduzir o custo de execução, mantendo uma visão centralizada do sistema. Essa heurística também conta com um procedimento de desfragmentação embutido. Resultados são avaliados contra uma heurística do estado-da-arte em gerenciamento baseado em clusters e por-aplicação, revelando redução na distância média entre tarefas comunicantes e tempo de execução da heurística similar à abordagem baseada em clusters. A desfragmentação usa a migração de tarefas como meio de atuação, conseguindo reduzir a distância entre tarefas comunicantes usando poucas migrações. O arcabouço da MA é otimizado com a integração de uma rede intrachip baseada em broadcast, usada para troca de mensagens de gerenciamento, e com a adição de uma estrutura de monitoramento que se aproveita dessa rede e do mecanismo de acesso direto à memória para reduzir a sobrecarga de monitoramento. A rede reduz a interferência na comunicação das aplicações de usuário e melhora o tempo de execução, enquanto a estrutura de monitoramento permite menor latência de gerenciamento. Por fim, a organização MA é aplicada a uma plataforma equipada com um processador RISC-V, reduzindo o número de instruções executadas e o uso de memória. O resultado final é uma plataforma many-core que implementa a organização MA com um processador do estado-da-arte.
Palavras-chave: Many-Core
Management Application
ODA,
Broadcast
RISC-V
Many-Core
Aplicação de Gerenciamento
ODA
Broadcast
RISC-V
Área(s) do CNPq: CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
Idioma: eng
País: Brasil
Instituição: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Sigla da instituição: PUCRS
Departamento: Escola Politécnica
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Restrição de acesso: Trabalho não apresenta restrição para publicação
URI: https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10145
Data de defesa: 24-Fev-2022
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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