Parmi les cibles architecturales susceptibles d'être utilisées pour réaliser un système de traitement sur puce (SoC), les architectures reconfigurables dynamiquement (ARD) offrent un potentiel de flexibilité et de dynamicité intéressant. Cependant ce potentiel est encore difficile à exploiter pour réaliser des applications massivement parallèles sur puce. Dans nos travaux nous avons recensé et analysé les solutions actuellement proposées pour utiliser les ARD et nous avons constaté leurs limites parmi lesquelles : l'utilisation d'une technologie particulière ou d'architecture propriétaire, l'absence de prise en compte des applications parallèles, le passage à l'échelle difficile, l'absence de langage adopté par la communauté pour l'utilisation de la flexibilité des ARD, ...Pour déployer une application sur une ARD il est nécessaire de considérer l'hétérogénéité et la dynamicité de l'architecture matérielle d'une part et la parallélisation des traitements d'autre part. L'hétérogénéité permet d'avoir une architecture de traitement adaptée aux besoins fonctionnels de l'application. La dynamicité permet de prendre en compte la dépendance des applications au contexte et de la nature des données. Finalement, une application est naturellement parallèle.Dans nos travaux nous proposons une solution pour le déploiement sur une ARD d'une application parallèle en utilisant les flots de conception standard des SoC. Cette solution est appelée MATIP (MPI Application Task Integreation Platform) et utilise des primitives du standard MPI version 2 pour effectuer les communications et reconfigurer l'architecture de traitement. MATIP est une solution de déploiement au niveau de la conception basée plate-forme (PBD).La plateforme MATIP est modélisée en trois couches : interconnexion, communication et application. Nous avons conçu chaque couche pour que l'ensemble satisfasse les besoins en hétérogénéité et dynamicité des applications parallèles . Pour cela MATIP utilise une architecture à mémoire distribuée et exploite le paradigme de programmation parallèle par passage de message qui favorise le passage à l'échelle de la plateforme.MATIP facilite le déploiement d'une application parallèle sur puce à travers un template en langage Vhdl d'intégration de tâches. L'utilisation des primitives de communication se fait en invoquant des procédures Vhdl.MATIP libère le concepteur de tous les détails liés à l'interconnexion, la communication entre les tâches et à la gestion de la reconfiguration dynamique de la cible matérielle. Un démonstrateur de MATIP a été réalisée sur des FPGA Xilinx à travers la mise en oe{}uvre d'une application constituée de deux tâches statiques et deux tâches dynamiques. MATIP offre une bande passante de 2,4 Gb/s et une la latence pour le transfert d'un octet de 3,43 µs ce qui comparée à d'autres plateformes MPI (TMD-MPI, SOC-MPI, MPI HAL) met MATIP à l'état de l'art. / Among the architectural targets that could be buid a system on chip (SoC), dynamically reconfigurable architectures (DRA) offer interesting potential for flexibility and dynamicity . However this potential is still difficult to use in massively parallel on chip applications. In our work we identified and analyzed the solutions currently proposed to use DRA and found their limitations including: the use of a particular technology or proprietary architecture, the lack of parallel applications consideration, the difficult scalability, the lack of a common language adopted by the community to use the flexibility of DRA ...In our work we propose a solution for deployment on an DRA of a parallel application using standard SoC design flows. This solution is called MATIP ( textit {MPI Application Platform Task Integreation}) and uses primitives of MPI standard Version 2 to make communications and to reconfigure the MP-RSoC architecture . MATIP is a Platform-Based Design (PBD) level solution.The MATIP platform is modeled in three layers: interconnection, communication and application. Each layer is designed to satisfies the requirements of heterogeneity and dynamicity of parallel applications. For this, MATIP uses a distributed memory architecture and utilizes the message passing parallel programming paradigm to enhance scalability of the platform.MATIP frees the designer of all the details related to interconnection, communication between tasks and management of dynamic reconfiguration of the hardware target. A demonstrator of MATIP was performed on Xilinx FPGA through the implementation of an application consisting of two static and two dynamic hardware tasks. MATIP offers a bandwidth of 2.4 Gb / s and latency of 3.43 microseconds for the transfer of a byte. Compared to other MPI platforms (TMD-MPI, SOC-MPI MPI HAL), MATIP is in the state of the art.

Esta dissertação apresenta o PMPI, uma implementação do padrão MPI em plataformas heterogêneas. Diferentemente de outras implementações de MPI, o PMPI permite que a aplicação paralela seja realizada num sistema multi-plataforma, e que programas em linguagens de programação diferentes participem da mesma computação. PMPI é construído sobre o Dotnet Framework. Com o PMPI, os nós de processamento chamam funções MPI que são executadas transparentemente em outros nós participantes da computação paralela pela rede de comunicação. O PMPI pode atravessar múltiplos domínios administrativos distribuídos geograficamente. Para os programadores, o grid se parece como uma computação MPI local. O modelo de computação é indistinguível da computação MPI padrão. Esta dissertação estuda a implementação de PMPI com o Microsoft Dotnet Framework e com o MONO para prover uma biblioteca que suporta ambiente de multi-linguagens de programação e multi-plataformas. São analisados os resultados obtidos dos testes executados em sistemas heterogêneos usando PMPI. Os resultados obtidos mostram que a implementação PMPI é uma solução viável, possuindo várias vantagens que ainda podemos explorar melhor. / This dissertation describes PMPI, an implementation of the MPI standard on a heterogeneous platform. Unlike other MPI implementations, PMPI permits MPI computation to run on a multiplatform system. In addition, PMPI permits programs executing on different nodes to be written in different programming languages. PMPI is build on the top of Dotnet framework. With PMPI, nodes call MPI functions that are transparently executed on the participating nodes across the network. PMPI can span multiple administrative domains distributed geographically. To programmers, the grid looks like a local MPI computation. The model of computation is indistinguishable from that of standard MPI computation. This dissertation studies the implementation of PMPI with Microsoft Dotnet framework and MONO Dotnet framework to provide a common layer for a multiprogramming language multiplatform MPI library. Results obtained from tests running PMPI on a heterogeneous system are analyzed. The obtained results show that PMPI implementation is feasible and has many advantages that can be explored.

Esse trabalho propõe uma solução de um Data Warehouse distribuído para implementação de um sistema de CRM, Customer Relationship Management, com o objetivo de uso no ambiente bancário possibilitando que ações de relacionamento com clientes sejam planejadas e implementadas. É proposta uma arquitetura para implementação de um Data Warehouse em ambiente distribuído, utilizando programação paralela. Com o aumento no volume de dados armazenados nos Data Warehouse, as arquiteturas tradicionais exigem processadores e sistemas de entrada e saída cada vez mais robustos em termos de desempenho. Isso fica mais bem caracterizado quando são executadas procuras complexas (Ad hoc). A utilização de ambientes distribuídos em conjunto com programação paralela é uma alternativa para redução de custo e aumento de desempenho. É apresentada, aqui, uma proposta de arquitetura de Data Warehouse distribuído, integrado ao uso de programação paralela. / This lecture proposes a solution for Data Warehouse in an distributed environment for implementation of a CRM, Customer Relationship Management in a banking system. It\'s possible to create, plan and implement relationship actions with clients. Architecture is proposed for implementation of a Data Warehouse in a distributed environment, using parallel programming. With the increase of volume of data stored in Data Warehouse, the traditional architectures needs high performance in terms of processors and input and output systems. This kind of problem is well characterized when high complex queries (Ad hoc) is performed. Using distributed environment, together with parallel programming is a good choice to increase the performance and reduce cost. It\'s presented, here, a proposal for architecture of distributed Data Warehouse, integrated with the use of parallel programming.

O Tanque de Provas Numérico (TPN) é um laboratório pioneiro em hidrodinâmica aplicada e fruto de uma colaboração entre a indústria brasileira de petróleo (PETROBRAS S.A.) e as principais instituições de pesquisa do país. Seu principal objetivo é atuar como parceiro da indústria offshore e de petróleo, colaborando para a obtenção da autossuficiência da produção nacional de petróleo como uma poderosa ferramenta para projeto e análise de sistemas flutuantes de produção de óleo e gás. O coração do TPN é um cluster de computadores SMP que é hoje um dos maiores agrupamentos do Brasil para fins de pesquisa. Um dos focos de atenção do TPN é a aplicação do Moving Particles Semi-implicit Method (MPS) na exploração de soluções para muitos problemas de Engenharia. Por trabalhar sem a necessidade do uso de malhas (método tradicional Euleriano), o método tem diversas aplicações na simulação de corpos flutuantes e na hidrodinâmica aplicada, sendo atualmente utilizado para realização de estudos sobre a influência do movimento de ondas em navios; simulações de fenômenos que envolvem fragmentações; superfícies livres; grandes deformações; dinâmica de fluidos em condições extremas, como é o caso em processos prospecção do petróleo onde muitas vezes é difícil e economicamente inviável fazer ensaios físicos. Devido ao grande número de partículas utilizadas na simulação de sistemas complexos pelo método MPS, é necessário aproveitar de forma eficiente os recursos computacionais disponíveis para a análise de modelos com o refinamento adequado às aplicações práticas. Com tera-FLOPS disponíveis na rede cluster do TPN para modelagem computacional, há uma grande necessidade de uma solução computacional paralela altamente escalonável que, além disto, seja fácil de manutenção e extensibilidade. Dentro desta linha de pesquisa, foi desenvolvida uma solução com essas características através do emprego de modernas técnicas de engenharia de software. / The Numerical Offshore Tank (TPN) is a pioneer laboratory in applied hydrodynamics and result of collaboration between the Brazilian oil (Petrobras SA) and the major research institutions in the country. Its main purpose is to act as a partner of industry and offshore oil, contributing to the achievement of self-sufficiency of domestic oil production as a powerful tool for design and analysis of floating production systems for oil and gas. The heart of TPN is a cluster of SMP computers that is now one of the largest groupings of Brazil for research purposes. One focus of attention of TPN is the application of Moving Particles Semi-implicit Method (MPS) in exploring solutions to many engineering problems. By working without the use of mesh (Eulerian traditional method), the method has several applications in the simulation of floating bodies and applied hydrodynamics, currently being used for studies on the influence of the movement of ships in waves; simulations of phenomena involving fragmentation; free surfaces, large deformations; fluid dynamics in extreme conditions, as is the case in processes where petroleum exploration is often difficult and uneconomical to do physical tests. Due to the high number of particles used in the simulation of complex systems by the MPS method, it is necessary to efficiently take advantage of the computational resources available for the analysis of models with the refinement suitable for practical applications. With tera-FLOPS available in the TPN network cluster for computational modeling, there is a great need for a parallel highly scalable solution which, moreover, must be easy maintenance and extensibility. Within this line of research, we developed a solution with these characteristics through the use of modern software engineering techniques.

Empresas estão procurando reduzir seus custos e aumentar seu desempenho e competitividade. Neste cenário de redução de custos, a logística colaborativa pode ser uma aliada. Numa rede complexa, onde embarcadores muitas vezes nem sabem da existência de outros embarcadores com demandas complementares, existe um potencial de sinergia e redução de custos através da diminuição de deslocamentos de veículos sem carga, ou seja, deslocamentos para reposicionar os veículos. Visando essa redução, o Problema de Cobertura de Rotas (PCR), que tem como objetivo cobrir rotas no mínimo custo, une as demandas de frete de vários embarcadores e tenta minimizar os deslocamentos sem cargas (reposicionamentos), reduzindo assim o custo total de toda a rede dos embarcadores envolvidos. Esta pesquisa propõe um modelo e uma heurística para resolver, em grande escala através de programação paralela, uma expansão do PCR. / Companies are looking to reduce costs and improve performance and competitiveness. In this cost-cutting scenario, collaborative logistics can be an ally. In a complex network where shippers often do not know of the existence of other shippers with complementary demands, there is potential for synergy and cost savings by reducing unloaded travelling of vehicles, i.e, the distance and time to reposition the vehicles\'. Towards that reduction, the Lane Covering Problem (LCP), which aims to cover at least cost routeslinks the various shippers\' demands of freight and tries to minimize operations without loads (repositioning), thus reducing the total cost of the entire network for involved shippers. This research proposes a model and an heuristic to solve, in large-scale through parallel programming, an expansion of the PCR.

Este trabalho aborda alguns conceitos e definições de processamento paralelo, que são aplicados a paralelização automática, e também às análises e condições para as dependências dos dados, de modo a aplicarmos os métodos de paralelização: Hiperplano, Transformação Unimodular, Alocação de Dados Sem Comunicação e Particionamento & Rotulação. Desta forma, transformamos um programa seqüencial em seu equivalente paralelo. Utilizando-os em um sistema de memória distribuída com comunicação através da passagem de mensagem MPI (Message-Passing Interface), e obtemos algumas métricas para efetuarmos as avaliações/comparações entre os métodos. / This work invoke some concepts and definitions about parallel processing, applicable in the automatic parallelization, and also the analysis and conditions for the data dependence, in order to apply the methods for parallelization: Hyperplane, Unimodular Transformation, Communication-Free Data Allocation and Partitioning & Labeling. On this way, transform a sequential program into an equivalent parallel one. Applying these programs on the distributed-memory system with communication through message-passing MPI (Message-Passing Interface), and we obtain some measurements for the evaluations/comparison between those methods.

Lau, Wai Shing. / Thesis submitted in: November 2006. / Thesis (M.Phil.)--Chinese University of Hong Kong, 2007. / Includes bibliographical references (leaves 85-94). / Abstracts in English and Chinese. / Abstract --- p.i / Acknowledgement --- p.iv / Chapter 1 --- Introduction --- p.1 / Chapter 1.1 --- Field Programmable Gate Arrays --- p.2 / Chapter 1.2 --- FPGA technology mapping problem --- p.3 / Chapter 1.3 --- Motivations --- p.5 / Chapter 1.4 --- Contributions --- p.6 / Chapter 1.5 --- Thesis Organization --- p.9 / Chapter 2 --- Background Study --- p.11 / Chapter 2.1 --- Deterministic approach to technology mapping problem --- p.11 / Chapter 2.1.1 --- FlowMap --- p.12 / Chapter 2.1.2 --- DAOMap --- p.14 / Chapter 2.2 --- Stochastic approach --- p.15 / Chapter 2.2.1 --- Bio-Inspired Methods for Multi-Level Combinational Logic Circuit Design --- p.15 / Chapter 2.2.2 --- A Survey of Combinational Logic Circuit Representations in stochastic algorithms --- p.17 / Chapter 2.3 --- Genetic Parallel Programming --- p.20 / Chapter 2.3.1 --- Accelerating Phenomenon --- p.22 / Chapter 2.4 --- Chapter Summary --- p.23 / Chapter 3 --- A GPP based Logic Circuit Synthesizer --- p.24 / Chapter 3.1 --- Overall system architecture --- p.25 / Chapter 3.2 --- Multi-Logic-Unit Processor --- p.26 / Chapter 3.3 --- The Genotype of a MLP program --- p.28 / Chapter 3.4 --- The Phenotype of a MLP program --- p.31 / Chapter 3.5 --- The Evolution Engine --- p.33 / Chapter 3.5.1 --- The Dual-Phase Approach --- p.33 / Chapter 3.5.2 --- Genetic operators --- p.35 / Chapter 3.6 --- Chapter Summary --- p.38 / Chapter 4 --- MLP in hardware --- p.39 / Chapter 4.1 --- Motivation --- p.39 / Chapter 4.2 --- Hardware Design and Implementation --- p.40 / Chapter 4.3 --- Experimental Settings --- p.43 / Chapter 4.4 --- Experimental Results and Evaluations --- p.46 / Chapter 4.5 --- Chapter Summary --- p.50 / Chapter 5 --- Feasibility Study of Multi MLPs --- p.51 / Chapter 5.1 --- Motivation --- p.52 / Chapter 5.2 --- Overall Architecture --- p.53 / Chapter 5.3 --- Experimental settings --- p.55 / Chapter 5.4 --- Experimental results and evaluations --- p.59 / Chapter 5.5 --- Chapter Summary --- p.59 / Chapter 6 --- A Hybridized GPPLCS --- p.61 / Chapter 6.1 --- Motivation --- p.62 / Chapter 6.2 --- Overall system architecture --- p.62 / Chapter 6.3 --- Experimental settings --- p.64 / Chapter 6.4 --- Experimental results and evaluations --- p.66 / Chapter 6.5 --- Chapter Summary --- p.70 / Chapter 7 --- A Memetic GPPLCS --- p.71 / Chapter 7.1 --- Motivation --- p.72 / Chapter 7.2 --- Overall system architecture --- p.72 / Chapter 7.3 --- Experimental settings --- p.76 / Chapter 7.4 --- Experimental results and evaluations --- p.77 / Chapter 7.5 --- Chapter Summary --- p.80 / Chapter 8 --- Conclusion --- p.82 / Chapter 8.1 --- Future work --- p.83 / Bibliography --- p.85

The aim of this Diploma thesis is to get acquitained with the approaches to parallel programming and possibilities of their practical implementation, including possibilities of their usage in management. An important part of the Diploma thesis is the practical implementation of parallel program in a PC cluster environment, which was implemented in computer laboratory of Faculty of Management VŠE. The practical part consists of an example of decision-making under uncertainty (risk) which is solved with the employment of the Monte Carlo method.

Esta dissertação apresenta o PMPI, uma implementação do padrão MPI em plataformas heterogêneas. Diferentemente de outras implementações de MPI, o PMPI permite que a aplicação paralela seja realizada num sistema multi-plataforma, e que programas em linguagens de programação diferentes participem da mesma computação. PMPI é construído sobre o Dotnet Framework. Com o PMPI, os nós de processamento chamam funções MPI que são executadas transparentemente em outros nós participantes da computação paralela pela rede de comunicação. O PMPI pode atravessar múltiplos domínios administrativos distribuídos geograficamente. Para os programadores, o grid se parece como uma computação MPI local. O modelo de computação é indistinguível da computação MPI padrão. Esta dissertação estuda a implementação de PMPI com o Microsoft Dotnet Framework e com o MONO para prover uma biblioteca que suporta ambiente de multi-linguagens de programação e multi-plataformas. São analisados os resultados obtidos dos testes executados em sistemas heterogêneos usando PMPI. Os resultados obtidos mostram que a implementação PMPI é uma solução viável, possuindo várias vantagens que ainda podemos explorar melhor. / This dissertation describes PMPI, an implementation of the MPI standard on a heterogeneous platform. Unlike other MPI implementations, PMPI permits MPI computation to run on a multiplatform system. In addition, PMPI permits programs executing on different nodes to be written in different programming languages. PMPI is build on the top of Dotnet framework. With PMPI, nodes call MPI functions that are transparently executed on the participating nodes across the network. PMPI can span multiple administrative domains distributed geographically. To programmers, the grid looks like a local MPI computation. The model of computation is indistinguishable from that of standard MPI computation. This dissertation studies the implementation of PMPI with Microsoft Dotnet framework and MONO Dotnet framework to provide a common layer for a multiprogramming language multiplatform MPI library. Results obtained from tests running PMPI on a heterogeneous system are analyzed. The obtained results show that PMPI implementation is feasible and has many advantages that can be explored.

Esse trabalho propõe uma solução de um Data Warehouse distribuído para implementação de um sistema de CRM, Customer Relationship Management, com o objetivo de uso no ambiente bancário possibilitando que ações de relacionamento com clientes sejam planejadas e implementadas. É proposta uma arquitetura para implementação de um Data Warehouse em ambiente distribuído, utilizando programação paralela. Com o aumento no volume de dados armazenados nos Data Warehouse, as arquiteturas tradicionais exigem processadores e sistemas de entrada e saída cada vez mais robustos em termos de desempenho. Isso fica mais bem caracterizado quando são executadas procuras complexas (Ad hoc). A utilização de ambientes distribuídos em conjunto com programação paralela é uma alternativa para redução de custo e aumento de desempenho. É apresentada, aqui, uma proposta de arquitetura de Data Warehouse distribuído, integrado ao uso de programação paralela. / This lecture proposes a solution for Data Warehouse in an distributed environment for implementation of a CRM, Customer Relationship Management in a banking system. It\'s possible to create, plan and implement relationship actions with clients. Architecture is proposed for implementation of a Data Warehouse in a distributed environment, using parallel programming. With the increase of volume of data stored in Data Warehouse, the traditional architectures needs high performance in terms of processors and input and output systems. This kind of problem is well characterized when high complex queries (Ad hoc) is performed. Using distributed environment, together with parallel programming is a good choice to increase the performance and reduce cost. It\'s presented, here, a proposal for architecture of distributed Data Warehouse, integrated with the use of parallel programming.