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Classicador de kernels para mapeamento em plataforma de computação híbrida composta por FPGA e GPP

Alexandre Shigueru Sumoyama Vanderlei Bonato

2016

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (T S956cL e.1 )(Acessar)

  • Título:
    Classicador de kernels para mapeamento em plataforma de computação híbrida composta por FPGA e GPP
  • Autor: Alexandre Shigueru Sumoyama
  • Vanderlei Bonato
  • Assuntos: SISTEMAS HÍBRIDOS; CIRCUITOS FPGA; SISTEMAS OPERACIONAIS; HARDWARE; MINERAÇÃO DE DADOS; Classificador De Kernels; Classifier Of Kernels; Code Mapping; Damicore; Data Mining; Fpga; Gpp; Mapeamento De Código
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: O aumento constante da demanda por sistemas computacionais cada vez mais eficientes tem motivado a busca por sistemas híbridos customizados compostos por GPP (General Purpose Processor), FPGAs (Field-Programmable Gate Array) e GPUs (Graphics Processing Units). Quando utilizados em conjunto possibilitam otimizar a relação entre desempenho e consumo de energia. Tais sistemas dependem de técnicas que façam o mapeamento mais adequado considerando o perfil do código fonte. Nesse sentido, este projeto propõe uma técnica para realizar o mapeamento entre GPP e FPGA. Para isso, utilizou-se como base uma abordagem de mineração de dados que avalia a similaridade entre código fonte. A técnica aqui desenvolvida obteve taxas de acertos de 65,67% para códigos sintetizados para FPGA com a ferramenta LegUP e 59,19% para Impulse C, considerando que para GPP o código foi compilado com o GCC (GNU Compiler Collection) utilizando o suporte a OpenMP. Os resultados demonstraram que esta abordagem pode ser empregada como um ponto de decisão inicial no processo de mapeamento em sistemas híbridos, somente analisando o perfil do código fonte sem que haja a necessidade de execução do mesmo para a tomada de decisão.
  • Data de criação/publicação: 2016
  • Formato: 88 p.
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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