@PHDTHESIS{ 2015:159445659,
 	title = {Exploration of runtime distributed mapping techniques for emerging large scale MPSoCs},
 	year = {2015},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6317",
 	abstract = "MPSoCs com centenas de processadores j? est?o dispon?veis no mercado. De acordo com o ITRS, tais sistemas integrar?o milhares de processadores at? o final da d?cada. A defini??o de onde cada tarefa ser? executada no sistema ? um desafio importante na concep??o de MPSoCs. Na literatura, tal desafio ? definido como mapeamento de tarefas. O aumento do n?mero de processadores aumenta a complexidade do mapeamento de tarefas. As principais preocupa??es em mapeamento de tarefas em grandes sistemas incluem: (i) escalabilidade; (ii) carga din?mica de trabalho; e (iii) confiabilidade. ? necess?rio distribuir a decis?o do mapeamento pelo sistema para garantir escalabilidade. A carga de trabalho em MPSoCs pode ser din?mica, ou seja, novas aplica??es podem iniciar a execu??o a qualquer momento, levando a diferentes cen?rios de mapeamento. Portanto, ? necess?rio executar o processo de mapeamento em tempo de execu??o para suportar uma carga de trabalho din?mica. Confiabilidade ? diretamente relacionada ? distribui??o da carga de trabalho no sistema. Desequil?brio de carga pode gerar zonas de hotspots e implica??es termais, que podem resultar em uma opera??o do sistema n?o confi?vel. Em MPSoCs de grande dimens?o problemas de confiabilidade se agravam, uma vez que o crescente n?mero de processadores no mesmo chip aumenta o consumo de energia e, consequentemente, a temperatura do sistema. A literatura apresenta diferentes t?cnicas de mapeamento de tarefas para melhorar a confiabilidade do sistema. No entanto, tais t?cnicas utilizam uma abordagem de mapeamento centralizado, a qual n?o ? escal?vel. Em fun??o destes tr?s desafios, o principal objetivo desta Tese ? propor e avaliar heur?sticas de mapeamento distribu?do, executadas em tempo de execu??o, garantindo escalabilidade e uma distribui??o de carga de trabalho uniforme. Distribuir a carga de trabalho e o tr?fego da NoC aumenta a confiabilidade do sistema no longo prazo, devido ? minimiza??o das regi?es de hotspot. Para permitir a explora??o do espa?o de projeto em MPSoCs, a primeira contribui??o desta Tese consiste em um ambiente de modelagem multi-n?vel, que suporta diferentes modelos e capacidades de depura??o que enriquecem e facilitam o projeto de MPSoCs. A simula??o de modelos de mais baixo n?vel (por exemplo, RTL) gera par?metros de desempenho utilizados para calibrar modelos mais abstratos. Os modelos abstratos facilitam a explora??o de heur?sticas de mapeamento em grandes sistemas. A maioria das t?cnicas de mapeamento se concentram na otimiza??o do volume comunica??o na NoC, o que pode comprometer a confiabilidade, devido ? sobrecarga de processadores. Por outro lado, uma heur?stica que visa a otimiza??o apenas da distribui??o de carga de trabalho pode sobrecarregar canais da NoC, comprometendo a sua confiabilidade. A segunda contribui??o significativa desta Tese ? a proposi??o de heur?sticas de mapeamento din?mico e distribu?dos, fazendo um compromisso entre o volume de comunica??o (canais da NoC) e distribui??o de carga de trabalho (uso da CPU). Os resultados relacionados a tempo de execu??o, volume de comunica??o, consumo de energia, distribui??o de pot?ncia e temperatura em grandes MPSoCs (256 processadores) confirmam a hip?tese deste compromisso. Fazer um compromisso entre carga de trabalho e volume de comunica??o melhora a confiabilidade do sistema atrav?s da redu??o de regi?es hotspots, sem comprometer o desempenho do sistema.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Faculdade de Inform?tica}
}