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Implementação de uma arquitetura para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenhoLucy Santos de Souza, Viviane 31 January 2011 (has links)
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Previous issue date: 2011 / A recente evolução na arquitetura dos dispositivos lógicos programáveis, como os
FPGAs (Field Programmable Gate Array), associada à demanda por desempenho exigida em
aplicações de computação científica, despertou a atenção de projetistas de supercomputadores
que têm investido na criação de plataformas híbridas, associando processadores de propósito
geral a co-processadores baseados em FPGAs, em busca de melhores níveis de aceleração.
Uma arquitetura que incorpore um ou mais processadores de propósito geral e FPGAs
num link de alta velocidade é chamada computador reconfigurável de alto desempenho. Este
tipo de configuração requer, em geral, uma alta largura de banda entre o processador e o
FPGA, necessário para que os ganhos com a execução em hardware superem o gargalo na
comunicação.
O sucesso dessas plataformas depende de características como: recursos presentes no
FPGA, disponibilidade de memória na arquitetura, largura de banda e capacidade de
escalabilidade das mesmas. Ao mesmo tempo, uma análise adequada do problema e um
particionamento hardware/software eficiente, são necessários. Neste caso, processos com
características de controle devem ser executados no processador de propósito geral e a
computação intensiva deve ser executada em FPGA, onde podem ser exploradas
características como paralelismo de execução e reuso de dados.
Neste trabalho, são estudadas as principais características de alguns dos computadores
reconfiguráveis de alto desempenho existentes. Além disso, como estudo de caso, é
apresentada a análise e desenvolvimento de uma das importantes operações da computação
científica: a multiplicação de matrizes, objetivando uma das plataformas estudadas, a
plataforma RASC (Reconfigurable Application-Specific Computing), desenvolvida pela
Silicon Graphics.
A arquitetura proposta no estudo de caso visa, a partir da análise do problema e da
avaliação dos recursos disponíveis na plataforma alvo, a obtenção de melhores resultados de
desempenho quando comparado à execução em plataformas convencionais, baseadas em
processadores de propósito geral. Para tanto, características como paralelismo e o reuso de
dados são exploradas.
A partir do projeto desenvolvido, é apresentado um modelo para avaliação de
desempenho do multiplicador que pode ser aplicado às demais plataformas estudadas
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