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Uma arquitetura em FGPA para aceleração de algoritmos de programação estocástica

Processo: 17/15236-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2017
Vigência (Término): 30 de novembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Guido Costa Souza de Araújo
Beneficiário:Catalina Munoz Morales
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/08293-7 - CECC - Centro de Engenharia e Ciências Computacionais, AP.CEPID
Assunto(s):Computação de alto desempenho   Arquitetura e organização de computadores

Resumo

Diversas disciplinas, incluindo Física, Química, Biologia, Medicina e Engenharia lidam com problemas de decisão descritos sob a forma problemas de otimização com múltiplas variáveis e restrições. Tais problemas procuram minimizar custos, tempo ou recursos e podem ser regidos por requisitos ou restrições que envolvem variáveis com níveis de incerteza, resultando em problemas de otimização conhecidos como Problemas Estocásticos. Programação Estocástica compreende uma série de métodos desenvolvidos para resolver problemas de otimização que só podem ser descritos probabilisticamente. Para obter uma solução adequada, em tempo de processamento e precisão razoáveis, esses métodos requerem uma grande quantidade de recursos computacionais. Com o objetivo de responder a esses requisitos de processamento, novas arquiteturas de computadores foram desenvolvidas ao longo dos últimos anos baseadas em GPU e aceleradores FPGA. No entanto, dispositivos de aceleração FPGA e GPU, bem como unidades de processamento tradicionais (CPUs), apresentam capacidades e restrições especificas que exigem uma análise cuidadosa para se chegar a uma arquitetura eficiente. A presente proposta tem por objetivo pesquisar novas arquiteturas heterogêneas paralelas, baseadas em aceleradores de FPGA, que viabilizem a implementação de algoritmos eficientes voltados à solução de problemas de otimização estocástica.