Export this record: EndNote BibTex

Please use this identifier to cite or link to this item: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6188
Document type: Dissertação
Title: Particionamento e mapeamento de aplicações em MPSoCs baseados em NoCs 3D
Author: Stefani, Marco Pokorski 
Advisor: Marcon, César Augusto Missio
Abstract (native): Sistema multiprocessado intrachip, em inglês Multiprocessor System-on-Chip (MPSoC), com comunicação baseada em rede intrachip, em inglês Network-on-Chip (NoC), integra grande quantidade de Elementos de Processamento (PEs) com o objetivo de executar aplicações com alto grau de paralelismo/concorrência. Estas aplicações são compostas por diversas tarefas comunicantes, que são mapeadas dinamicamente nos PEs da arquitetura alvo. Quando cresce o número de tarefas da aplicação, a complexidade do mapeamento também cresce, podendo reduzir a eficácia e/ou a eficiência da solução encontrada. Uma abordagem para otimizar o mapeamento é a introdução de uma etapa anterior denominada particionamento, que permite organizar a interação das tarefas através de um agrupamento eficiente, reduzindo o número de alternativas do mapeamento. Esta dissertação propõe o algoritmo Partition Reduce (PR), que é uma abordagem de particionamento de tarefas baseada no algoritmo MapReduce, onde as tarefas são particionadas através de um agrupamento iterativo determinístico. O PR foi analisado quanto a sua eficácia e eficiência para minimizar o consumo de energia causada pela comunicação na arquitetura alvo e para balancear a carga de processamento nos PEs. Resultados experimentais, contendo um conjunto variado de complexidade de tarefas, demonstram que o PR é mais eficiente na geração de partições com baixo consumo de energia e com um balanceamento de carga eficiente para qualquer nível de complexidade de tarefas, quando comparado com o Simulated Annealing (SA). Por outro lado, os resultados mostram que o algoritmo é eficaz apenas para aplicações de média e alta complexidade.
Abstract (english): Multiprocessor System-on-Chip (MPSoC) based on Network-on-Chip (NoC) incorporates a lot of Processing Elements (PEs) in order to perform applications with high degree of parallelism/concurrence. These applications consist of several communicating tasks that are dynamically mapped into the PEs of the target architecture. When the number of application tasks grows, the complexity of mapping also grows, possibly reducing the effectiveness and/or efficiency of the solution. An approach for the mapping optimization is the introduction of a previous step called partitioning, which allows to organize the tasks interaction through an efficient grouping, reducing the number of mapping alternatives. This paper proposes the Partition Reduce (PR) algorithm, which is a task partitioning approach inspired on MapReduce algorithm, where tasks are partitioned by a deterministic iterative clustering. The PR was analyzed according to its effectiveness and efficiency to minimize the energy consumption caused by the communication in the target architecture and to balance the processing load on the PEs. Experimental results, containing a wide range of complex tasks, show that PR is more effective in generating partitions with low power consumption and efficient load balancing at any level of tasks complexity, when compared with the simulated annealing (SA) algorithm. Moreover, the results show that the algorithm is efficient only for medium or high complexity applications.
Keywords: INFORMÁTICA
ARQUITETURA DE COMPUTADOR
MICROPROCESSADORES
ENERGIA ELÉTRICA - CONSUMO
CNPQ Knowledge Areas: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Institution Acronym: PUCRS
Department: Faculdade de Informática
Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Access type: Acesso Aberto
URI: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6188
Issue Date: 30-Mar-2015
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
471296 - Texto Completo.pdfTexto Completo2.06 MBAdobe PDFThumbnail

Download/Open Preview


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.