| Processo: | 23/00212-0 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2025 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Emerson Carlos Pedrino |
| Beneficiário: | Emerson Carlos Pedrino |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil |
| Pesquisadores associados: | Gianluca Tempesti ; Marcio Merino Fernandes ; Valentin Obac Roda |
| Assunto(s): | Inteligência artificial Otimização Frameworks Grafos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | arquiteturas manycore | Grafos de Aplicação | otimização | Sistemas Inteligentes |
Resumo
A frequência máxima de processadores de núcleo único (single-core) tem atingido seu limitede operação e fabricantes de chips têm construído pastilhas de múltiplos núcleos (multi-core),onde cada núcleo opera com frequências menores em relação às pastilhas contendo somente um núcleo. Além disso, com a demanda por desempenho de aplicações complexas (processamento de vídeo, big data, aprendizado de máquina etc.) crescendo muito rapidamente nos últimos anos ,há uma necessidade emergente por processadores de múltiplos/muitos núcleos (many-core) que possam se comunicar e fornecer paralelismo cada vez maior. Para o mapeamento de aplicaçõesem tais sistemas, essas precisam ser particionadas em múltiplas tarefas que possam ser executadas concorrentemente nos diferentes núcleos, o que pode também gerar um desequilíbrio de cargas, aumento do tempo de comunicação entre as tarefas, dentre outros fatores, elevando-se assim o consumo energético do sistema como um todo. Assim, surge a necessidade de desenvolvimento de metodologias de mapeamento mais eficientes e que forneçam mapas ótimos satisfazendo restrições diversas. Logo, tal problema é classificado como NP-difícil. Também, nesse contexto, não há frameworks que possam ser utilizados, de forma intuitiva, por pesquisadores, visando-se o estudo de técnicas de mapeamento de aplicações complexas, como, por exemplo, de stream de vídeo/imagens, mas não somente, com otimização multiobjetivo de parâmetros relacionados à qualidade desses mapeamentos em relação à: temperatura dos cores, uso dos canais de comunicação, balanceamento de cargas, tempo total de processamento etc. Além disso, há a necessidade de simulação dos mapas gerados antes de sua efetiva implementação nessas arquiteturas. Portanto, neste projeto de pesquisa é pretendido desenvolver um framework para pesquisas e simulações nesse cenário, em Matlab, que seja intuitivo e simples de usar, envolvendo o uso de sistemas inteligentes, em particular o de AGs multiobjetivos, para dar suporte à geração automática de mapas de aplicações de stream (modeladas por grafos acíclicos direcionados) eficientes (baixo consumo energético), de alto desempenho e tolerantes a falhas em arquiteturas many-core. Por fim, o framework proposto permitirá também gerar uma arquitetura virtual, com roteamento XY, para fins de execução e simulação dos mapas gerados, com o intuito de se extrair diversas métricas pretendidas no presente projeto, conforme supracitado. Também, este projeto será uma continuação do trabalho iniciado e realizado pelo proponente, que teve uma bolsa BPE, no projeto FAPESP 2017/26421-3. Assim, o desenvolvimento deste trabalho irá fortalecer a colaboração científica existente entre o Departamento de Computação da UFSCar e o Departamento de Engenharia Eletrônica da Universidade de York, UK, para desenvolvimento de pesquisas em sitemas many-core. (AU)
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