Sistemas Dinamicamente Reconfiguráveis (SDRs) tem sido aceitos como alternativa importante para diminuir os custos de circuitos digitais. Porém, eles adicionam novas dimensões no projeto de Sistemas sobre Silício (System-On-Chip, SoC). Apesar de novas metodologias terem sido propostas por fabricantes de FPGA para lidar com a complexidade deste tipo de circuitos, as soluções ainda são muito específicas. Considerando-se que o uso de recursos de comunicação robustos em SoCs complexos atuais é generalizado, os meios de comunicação estruturados, como rede Intrachips (Network-On-Chip, NoCs), foram incluídas em sistemas dinamicamente reconfiguráveis, gerando-se arquiteturas de SDRs baseadas em NoCs, ou de SDR-NoCs. Arquiteturas de SDR-NoCs podem ser simples ou complexas. As arquiteturas de SDR-NoCs simples são aquelas com topogias regulares e diretas e Módulos Processantes (MPs) homogêneos. As arquiteturas de SDR-NoCs complexas são aquelas com topologias irregulares e indiretas com MPs heterogêneos. O mapeamento é a fase no fluxo de projeto do SoC que visa encontrar a melhor localização das unidades de processamento da aplicação junto à topologia da NoC, de tal forma que as métricas de interesse podem ser otimizadas. O problema do posicionamento lida com a alocação otimizada de recursos (cores) dentro do dispositivo reconfigurável. No mapeamento de SDR-NoCs, a capacidade de reconfiguração no tempo acrescenta uma nova dimensão ao problema de mapeamento, uma vez que diferentes cores são atribuídos ao mesmo roteador, mas estão presentes no dispositivo em momentos distintos. Para arquiteturas de SDR-NoCs complexas, o problema de mapeamento está fortemente associado ao problema do posicionamento e convém tratá-los em conjunto. Até o presente momento, o problema de mapeamento e posicionamento para SDR-NoCs não tem sido tratados adequadamente. Neste trabalho são apresentadas soluções para o mapeamento e/ou posicionamento de MPs para arquiteturas SDR-NoCs tanto simples quanto complexas. Primeiramente, uma estratégia de mapeamento é proposta para arquiteturas simples, de uma forma que torna possível a utilização de estratégias de mapeamento clássicas anteriores (sem reconfiguração) para SDRs. Os resultados mostram a redução de até 38%, no atraso médio da NoC e de até 41% de economia de energia comparando a melhor solução com a média de soluções aleatórias. Em uma segunda fase, o problema de mapeamento e posicionamento são tratados em conjunto para arquiteturas SDR-NoCs complexas: uma formalização do problema é proposta e um algoritmo exato, semi-exaustivo, é implementado e utilizado para a a sua análise. Devido à alta complexidade do problema, um segundo algoritmo genético (Genetic Algorithm, GA) foi implementado para que casos maiores possam ser resolvidos. Vários tipos de crossover e metodologias de GAs são comparadas para se obter a melhor solução. Os resultados mostram que a melhor solução GA obteve, em média, custos de comunicação com 4% de penalidade quando comparada com a melhor solução, sendo que o algoritmo apresenta bons tempos de execução. / Dynamic Reconfigurable Systems (DRSs) have been accepted as an important alternative for lowering costs of digital circuits. However, they add new dimensions to the system-on-chip (SoC) design space. Although new methodologies have been proposed by Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) manufacturers to deal with the increased design complexity in this class of circuits, solutions to the algorithmic and block level design are still very ad-hoc. Considering the generalized use of robust communication resources in current complex SoCs, structured communication means, as network-on-chips (NoCs), have been included in dynamic reconfigurable systems generating DRSs based on NoCs, or DRS-NoCs, under different architectures. DRS-NoC architectures can be simple or complex. Simple DRS-NoCs architectures refer to regular and direct NoC topologies, with homogeneous Processing Modules (PMs). Complex DRS-NoCs architectures refer to irregular and undirected NoC topologies, with heterogeneous MPs. Mapping is the step in the SoC design flow which aims to find the best topological location for the application processing units onto the NoC topology, such that the metrics of interest can be greatly optimized. The placement problem deals with the optimized allocation of resources (cores) inside the reconfigurable device. In DRS-NoCs mapping, the on-going reconfiguration capability adds a new dimension to the mapping problem, since different cores are assigned to the same router, but being present in the in the logic fabric in separate moments. Furthermore, in complex DRS-NoC architectures the mapping problem is strongly associated with the placement one, and they should be dealt concurrently. To the date, the mapping and placement problems have not been properly addressed for those kind of architectures. In this work solutions are presented for hardware core placement and/or mapping for both simple and complex DRS-NoC architectures. Firstly, a mapping strategy is proposed for simple architectures, in a way that makes it possible to use previous classic mapping strategies (without reconfiguration) for DRSs. Results show reductions up to 38% on the average NoC delay and up to 41% of energy saving when comparing the best solution with average random solutions. In the second phase, the mapping and placement problems are dealt concurrently for DRS-NoC complex architectures: the problem formalization is proposed and for its analysis, an exact, and semi-exaustive, algorithm is implemented and applied. Due to the high complexity associated to the problem, an Genetic Algorithm (GA) was implemented to deal with larger cases. Several GAs crossovers and methodologies are compared for obtaining the best solution. Results show that best GA solution obtained, in average, communication costs with 4% of penalty when compared with best solution. In addition, the algorithm presents low execution times.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-31122015-104807 |
| Date | 02 December 2014 |
| Creators | Gomes Filho, Jonas |
| Contributors | Chau, Wang Jiang |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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