@PHDTHESIS{ 2017:1061040098,
 	title = {Gerenciamento t?rmico e energ?tico em MPSoCs},
 	year = {2017},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8336",
 	abstract = "As altas varia??es t?rmicas e de temperatura de opera??o podem ter um impacto significativo no desempenho do sistema, consumo de energia e na confiabilidade, uma m?trica cada vez mais cr?tica em sistema multiprocessados. As t?cnicas de gerenciamento t?rmico existentes dependem de sensores f?sicos para fornecer os valores de temperatura para regular a temperatura de opera??o e a varia??o t?rmica do sistema em tempo de execu??o. No entanto, os sensores t?rmicos em um chip apresentam limita??es (por exemplo, custo extra de pot?ncia e de ?rea), o que pode restringir seu uso em sistemas com uma grande quantidade de processadores. Neste contexto, esta Tese prop?e um modelo de temperatura baseado em software, realizado em tempo de execu??o, permitindo capturar informa??es detalhadas da distribui??o de temperatura de sistemas multiprocessados com custo m?nimo no desempenho das aplica??es. Para validar a proposta, o modelo foi inclu?do em uma plataforma MPSoC com mem?ria distribu?da, descrita no n?vel RTL. Al?m disso, os resultados mostram que o erro absoluto m?dio da estimativa de temperatura, em compara??o com a ferramenta HotSpot, ? menor do que 4% em sistemas com at? 36 elementos de processamento.
 O mapeamento de tarefas foi o processo escolhido para atuar no sistema, utilizando as informa??es de temperatura geradas pelo modelo proposto. O mapeamento de tarefas ? o processo de selecionar um elemento de processamento para executar uma determinada tarefa. O n?mero de n?cleos em sistemas multiprocessados, aumenta a complexidade do mapeamento de tarefas. As principais preocupa??es no mapeamento de tarefas em sistemas de grande porte incluem: (i) escalabilidade; (Ii) carga de trabalho din?mica; e (iii) confiabilidade. ? necess?rio distribuir a decis?o de mapeamento em todo o sistema para assegurar a escalabilidade. A carga de trabalho de sistemas multiprocessados pode ser din?mica, ou seja, novas aplica??es podem come?ar 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 carga din?mica de trabalho.
 A atribui??o de carga de trabalho desempenha um papel importante na confiabilidade do sistema. O desequil?brio de carga pode gerar zonas de hotspot e consequentemente implica??es t?rmicas. Recentemente, t?cnicas de mapeamento de tarefas com o objetivo de melhorar a confiabilidade do sistema foram propostas na literatura. No entanto, tais abordagens dependem de decis?es de mapeamento centralizado, que n?o s?o escal?veis. Para enfrentar esses desafios, esta Tese prop?e uma heur?stica de mapeamento hier?rquico realizado em tempo de execu??o, que ofere?a escalabilidade e uma melhor distribui??o t?rmica. A melhor distribui??o t?rmica dentro do sistema aumenta a confiabilidade do sistema a longo prazo, devido ? redu??o das varia??es t?rmicas e redu??o de zonas de hotspot. A heur?stica de mapeamento proposta considera a temperatura do PE como uma fun??o custo. A proposta adota um esquema hier?rquico de monitoramento de temperatura, capaz de estimar em tempo de execu??o a temperatura instant?nea de cada elemento de processamento. O mapeamento usa a temperatura estimada pelo m?todo de monitoramento para orientar a decis?o de mapeamento. Os resultados comparam a proposta com uma heur?stica de mapeamento cuja principal fun??o de custo minimiza a energia de comunica??o. Os resultados obtidos mostram diminui??o da temperatura m?xima (melhor caso, 8%) e melhora na distribui??o t?rmica (melhor caso, valor 50% menor do desvio padr?o das temperaturas dos processadores). Al?m disso, alcan?ou-se, no melhor caso, um aumento de 45% no tempo de vida do sistema utilizando o mapeamento proposto.",
 	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 = {Escola Polit?cnica}
}