Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2016.tde-15122016-165326
Document
Author
Full name
Alexandre Shigueru Sumoyama
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2016
Supervisor
Committee
Bonato, Vanderlei (President)
Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Diniz, Pedro Nuno Cruz
Title in Portuguese
Classificador de kernels para mapeamento em plataforma de computação híbrida composta por FPGA e GPP
Keywords in Portuguese
Classificador de Kernels
DAMICORE
FPGA
GPP
Mapeamento de código
Abstract in Portuguese
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.
Title in English
Classifier of kernels for hybrid computing platform mapping composed by FPGA and GPP
Keywords in English
Classifier of Kernels
Code mapping
DAMICORE
Data mining
FPGA
GPP
Abstract in English
The steady increasing on demand for efficient computer systems has been motivated the search for customized hybrid systems composed by GPP (general purpose processors), FPGAs (Field- Programmable Gate Array) and GPUs (Graphics Processing Units). When they are used together allow to exploit their computing resources to optimize performance and power consumption. Such systems rely on techniques make the most appropriate mapping considering the profile of source code. Thus, this project proposes a technique to perform the mapping between GPP and FPGA. For this, it is applied a technique based on a data mining approach that evaluates the similarity between source code. The proposed method obtained hit rate 65.67% for codes synthesized in FPGA using LegUP tool and 59.19% for Impulse C tool, whereas for GPP, the source code was compiled on GCC (GNU Compiler Collection) using OpenMP. The results demonstrated that this approach can be used as an initial decision point on the mapping process in hybrid systems, only analyzing the profile of the source code without the need for implementing it for decision-making.
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Publishing Date
2016-12-15