Ferramenta para exploração do espaço de projeto para arquiteturas heterogêneas de FPGAs e GPUs com foco em consumo de energia

Resumo

Por muitas décadas, um espectro largo de arquiteturas digitais foram desenvolvidas para a resolução de diferentes tipos de problemas em termos de suas características. Há alguns anos, tendências surgiram para a Computação Heterogênea, onde diferentes arquiteturas (ex. CPUs, GPUs, FPGAs) são usadas para a aceleração de problemas de larga-escala. Neste método de computação, partes de um código fonte são separadas (frequentemente através do encapsulamento em funções, conhecido como kernels) para serem executadas nos aceleradores heterogêneos. A tarefa de realizar tal separação de modo eficiente, porém, não é trivial. Há diversas investigações nesta área, como mapeamento de kernel (atribuindo kernels já definidos para os aceleradores de acordo com parâmetros como dependência de dados, fluxo de controle, etc.), transformação de kernel (transformando o código entre os kernels para o aumento de performance, por exemplo fusão ou fissão de kernels) entre outros. Arquiteturas reconfiguráveis são adequadas para a computação heterogênea, devido à sua performance aceitável atrelada com baixo consumo de energia. Neste projeto, nós propomos a criação de uma ferramenta de exploração em espaço de projeto integrada, envolvendo principalmente GPUs e FPGAs, onde o mapeamento dos kernels e transformações serão aplicadas não apenas para o aumento de performance, mas também para a redução do consumo de energia, movendo em direção da era dos computadores verdes. (AU)