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Previous issue date: 2013 / 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. / Várias aplicações novas são compostas por uma heterogeneidade de tarefas implicando alto grau de complexidade, e requerendo grande capacidade de processamento e comunicação eficiente. Multiprocessor System-on-Chip (MPSoC) baseado em Network-on-Chip (NoC) é uma arquitetura alvo promissora com capacidade de atender diversos requisitos de uma aplicação alvo, devido à alta capacidade de computação e grande paralelismo de comunicação que possibilitam a execução de diversas tarefas simultaneamente. Além disso, requisitos de diversas aplicações embarcadas são melhores atendidos por um MPSoC composto por vários tipos de processadores – MPSoC heterogêneo. Um desafio atual no projeto de MPSoC heterogêneo é particionar tarefas, almejando minimizar consumo de energia e ter balanceamento de carga apropriado. Este trabalho contribui duplamente em: (i) análise e comparação de algoritmos de particionamento; e (ii) avaliação do particionamento como uma atividade pré-mapeamento. Este trabalho analisa e compara algoritmos de particionamentos estocásticos e heurísticos, elaborados para obter baixo consumo de energia e balanceamento de carga eficiente quando aplicados a particionamento de tarefas em um MPSoC heterogêneo. Além disto, resultados de desempenho, obtidos através de simulações, indicam que a técnica de particionamento estático de tarefas pode ser previamente aplicada à atividade de mapeamento de grupos de tarefas em processadores da arquitetura alvo, aprimorando a qualidade do mapeamento estático ou dinâmico, e ainda, minimizando o tempo de processamento.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_PUC_RS:oai:meriva.pucrs.br:10923/1505 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Pinotti, Igor Kramer |
| Contributors | Marcon, César Augusto Missio |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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