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01/04/09 Heurísticas para a Geração de Arquiteturas Reconfiguráveis em Arranjos Bidimensionais

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Heurísticas para a Geração de Arquiteturas Reconfiguráveis em Arranjos Bidimensionais

Tiago Aparecido TeixeiraMestrando

Ricardo dos Santos FerreiraOrientador

Vladimir Oliveira Di IorioCo-Orientador

José Elias Cláudio ArroyoCo-Orientador


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Sumário

● Arquiteturas Reconfiguráveis de Grão Grosso● Trabalhos Correlatos● Gerador de Topologias● Heurísticas baseadas nas Topologias● Heurísticas baseadas nos Fluxos de dados● Resultados● Conclusões e Trabalhos Futuros


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Arquiteturas Reconfiguráveis

● Grão Grosso Versus FPGA● Baixa Complexidade para Configuração● Simplifica Mapeamento● Melhores resultados para alguns algoritmos

● Muitas possibilidades para serem avaliadas....● Este trabalho explora o espaço de solução

para as Topologias de Interconexão


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Trabalhos Relacionados● Arquiteturas de Grão Grosso

● PACT XPP – Comercial, Arquitetura Específica– Número de barramentos (definidos pelo usuário)

● ADRES IMEC– Alguns Padrões de Interconexão (definidos pelo

usuário)● KressArray Xplorer

– Sugestões de Projeto (lógica fuzzy)

● Nossa Abordagem● Ferramenta de Geração Automática de topologias


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Gerador de Topologias● Problema

● Entrada– Conjunto de Aplicações (fluxo de dados dos núcleos

dos algoritmos)– Conjunto Inicial de Arquiteturas

● Saída– Melhor Topologia segundo uma função de custo

● Técnicas● Algoritmos Genético, Path Relinking, Simulated

Annealing, ASAP/ALAP● Combinações das técnicas anteriores


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Diagrama do Gerador


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Função de Custo


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Caminho Crítico


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Objetivo do Gerador

● Encontrar uma topologia que minimize a função de custo

● Técnicas baseadas nas Topologias● Dado um conjunto inicial com algumas topologias,

avaliá-las● Gerar automaticamente novas topologias mais

apropriadas

● Implementações: (1) Genético, (2) Path Relinking, (3) Simulated Annealing, (4) ASAP/ALAP


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Representação da Topologia

Exemplo:Duas topologias A e B,com 4 vizinhos cada.

As ligações são relativasa posição i,j

i= linha, j = coluna

Pode modelarqualquer topologiadefinida por umafunção.


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Algoritmo Genético


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CruzamentoCada iteração, o algoritmoseleciona, com uma certa probabilidade, as topologias20% melhores para cruzamento

Cada par A e B, é cruzado através de um ponto aleatório de corte no Vetor,gerando duas novas topologias. A cada geração, as topologias 20% pioressão eliminadas.


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Algoritmo de Path Relinking● Parte de uma solução em direção a outra,

seleciona a melhor topologia do percurso;● Pode ser aplicado isoladamente ou em conjunto

com o Algoritmo Genético


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Path Relinking em Conjunto com Algoritmo Genético

● PR no processo de cruzamento das topologias.● Selecionadas duas topologias P1 e P2, um filho

será gerado pelo PR de P1 → P2, e outro filho de P2 → P1.


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Simulated Annealing

● Dada uma arquitetura inicial● As pertubações são mudanças em uma direção

aleatória do vetor, durante o processo de resfriamento do SA


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Ferramenta

● Entrada/Saída em XML podendo realimentar o resultado

● Genético, Path Relinking, Simulated Annealing ou combinação das técnicas

● Histograma baseado em ASAP/ALAP● Interface Gráfica● Implementação JAVA


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Gerador


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Experimentos

● População inicial● 100 topologias ● combinações de 0 hop até 4 hop● 8 ligações por indivíduo

● Benchmarks: ● Grafos extraídos de Loop de Algoritmos de

Processamento de Sinal: FIR, DCT, …● Grafos extraídos do Conjunto MediaBench ● Grafos Gerados pelo Task Graphs for Free


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Experimentos

● Dado um conjunto de 16 ou 4 benchmarks● Gerar a melhor Topologia ● 10 opções de busca, baseadas nas combinações:

● Genético, Simulated Annealing● Path Relinking, ASAP/ALAP

● Referência - Arquitetura 0_1_Hop


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Total de benchmarks avaliados


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Opções Avaliadas


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1º Grupo de Treinamento16 benchmarks


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Resultados Alcançados● (a) SA ALAP 16,53% melhor que 0_1_hop● (b) SA ASAP Limitado menor tempo de obtenção● (c) GA menor aumento de caminho crítico


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2º Grupo de Treinamento4 benchmarks

Foram usados apenas 4 benchmarks para geração da melhor topologia


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Resultados Alcançados● (a) e (c) SA PR população inicial 17,76% melhor

que 0_1_hop e menor aumento de caminho crítico● (b) PR população inicial menor tempo de obtenção


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Comparativo entre os grupos em relação ao tempo

● Tempo de CPU para grupo de 4 benchmarks foi uma ordem de grandeza menor que o tempo de CPU para o grupo de 16 benchmarks.


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Escalonamento gráfico● ASAP Limitado 18,58% melhor que 0_1_hop e

menor aumento de caminho crítico


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Comparativo entre heurísticas e escalonamento (segmentos)

● ASAP Limitado 18,58% melhor que 0_1_hop, obteve o melhor resultado geral


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Comparativo entre heurísticas e escalonamento (caminho crítico)

● GA grupo grande e ASAP Limitado obtiveram os menores aumentos de caminho crítico com uma diferença de

1 segmento


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Melhor topologia encontrada

● Obtida com ASAP Limitado

● 4 segmentos 0-hop, 2 segmentos 1-hop, 1 segmento 2-hop e 1 segmento 3-hop


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Conclusão

● Ferramenta Flexível para Explorar as Topologias de Arquiteturas em Arranjos Bidimensionais

● Redução de quase 20% no número total de segmentos em relação a Arquitetura 1-Hop (referência de trabalhos correlatos)

● Tempo de Execução satisfatório


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Trabalhos Futuros

● Incorporar ● Outras Técnicas de Busca● Outras Funções de Custo● Avaliar arquiteturas heterogêneas


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