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Previous issue date: 2013-03-22 / Several new applications are composed by heterogeneity of tasks implying high complexity degree, and requiring high processing and communicating rate. Multiprocessor System-on-Chip (MPSoC) based on Network-on-Chip (NoC) is a promising targeting architecture to fulfill these requirements, due to its high computation and communication parallelism that enables several tasks executed at the same time. Furthermore, these applications requirements are better fulfilled by MPSoC composed by different types of processors heterogeneous MPSoC. One challenge in current heterogeneous MPSoC design is partitioning of application tasks, aiming energy consumption minimization and fair load balance. This work contribution is twofold: (i) analysis and comparison of partitioning algorithms; and (ii) the evaluation of partitioning as a pre-mapping task. This work analyzes and compares stochastic and new heuristic partitioning algorithms for obtaining low energy consumption and efficient load balance when applied to tasks partitioning onto heterogeneous MPSoC. In addition, performance results obtained from simulations indicate that the static partitioning technique can be used on application tasks before mapping activities to improve the quality on the static or dynamic mapping and also for minimizing processing time. / V?rias aplica??es novas s?o compostas por uma heterogeneidade de tarefas implicando alto grau de complexidade, e requerendo grande capacidade de processamento e comunica??o eficiente. Multiprocessor System-on-Chip (MPSoC) baseado em Network-on-Chip (NoC) ? uma arquitetura alvo promissora com capacidade de atender diversos requisitos de uma aplica??o alvo, devido ? alta capacidade de computa??o e grande paralelismo de comunica??o que possibilitam a execu??o de diversas tarefas simultaneamente. Al?m disso, requisitos de diversas aplica??es embarcadas s?o melhores atendidos por um MPSoC composto por v?rios tipos de processadores MPSoC heterog?neo. Um desafio atual no projeto de MPSoC heterog?neo ? particionar tarefas, almejando minimizar consumo de energia e ter balanceamento de carga apropriado. Este trabalho contribui duplamente em: (i) an?lise e compara??o de algoritmos de particionamento; e (ii) avalia??o do particionamento como uma atividade pr?-mapeamento. Este trabalho analisa e compara algoritmos de particionamentos estoc?sticos e heur?sticos, elaborados para obter baixo consumo de energia e balanceamento de carga eficiente quando aplicados a particionamento de tarefas em um MPSoC heterog?neo. Al?m disto, resultados de desempenho, obtidos atrav?s de simula??es, indicam que a t?cnica de particionamento est?tico de tarefas pode ser previamente aplicada ? atividade de mapeamento de grupos de tarefas em processadores da arquitetura alvo, aprimorando a qualidade do mapeamento est?tico ou din?mico, e ainda, minimizando o tempo de processamento.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5217 |
| Date | 22 March 2013 |
| Creators | Pinotti, Igor Kramer |
| Contributors | Marcon, C?sar Augusto Missio |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1974996533081274470, 500, 600, 1946639708616176246 |
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