- O documento descreve uma ferramenta para gerar automaticamente topologias de interconexão para arquiteturas reconfiguráveis de grão grosso usando diferentes heurísticas. - As heurísticas incluem algoritmos genéticos, path relinking e simulated annealing para minimizar uma função de custo baseada no mapeamento de fluxos de dados de aplicações. - Os resultados experimentais mostraram que a abordagem baseada em escalonamento ASAP limitado obteve a melhor topologia, reduzindo em quase 20% o número total de segmentos em relação à top

1. 01/04/09 Heurísticas para a Geração de Arquiteturas Reconfiguráveis
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Heurísticas para a Geração de
Arquiteturas Reconfiguráveis
em Arranjos Bidimensionais
Tiago Aparecido Teixeira
Mestrando
Ricardo dos Santos Ferreira
Orientador
Vladimir Oliveira Di Iorio
Co-Orientador
José Elias Cláudio Arroyo
Co-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
relativas
a posição i,j
i= linha, j = coluna
Pode modelar
qualquer topologia
definida por uma
função.

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Algoritmo Genético

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Cruzamento
Cada iteração, o algoritmo
seleciona, com uma certa
probabilidade, as topologias
20% 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% piores
são 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 Treinamento
16 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 Treinamento
4 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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