ORCA : a self-adaptive, multiprocessor system-on-chip platform

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Domingues, Anderson Roberto Pinheiro
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
Texto Completo: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9344
Resumo: A complexa organização dos sistemas multiprocessador intra-chip (MPSoCs) demanda a organização inteligente dos recursos destes sistemas em tempo de execução, assim como a capacidade destes sistemas de otimizarem sua operação em situações atípicas, como a indisponibilidade temporária de hardware. Uma das abordagem utilizadas para gerência de recursos em MPSoCs é a da auto-adaptação, que aprimora estes sistemas através de componentes como sensores, atuadores, e lógica de decisão. Nesta dissertação, nós propomos ORCA, uma plataforma de desenvolvimento para auxiliar no projeto de sistemas auto-adaptativos. A plataforma provê abstrações para contornar a complexidade da auto-adaptação, baseado em trabalhos anteriores da área, incluindo uma arquitetura de hardware configurável, sistema operacional, bibliotecas de software, e ambiente de simulação. A arquitetura de hardware consiste de módulos de hardware de código-aberto e implementa uma arquitetura multiprocessada baseada em um processador compatível com o padrão RISC-V. A arquitetura também pode ser simulada e emulada através da ferramenta de simulação ORCA-SIM, parte desde trabalho. Esta ferramenta utiliza simulação de eventos discretos para acelerar o processo de simulação, e utiliza da interface de programação de aplicação (API) URSA, também parte deste trabalho. Componentes de software também são discutidos, incluindo uma biblioteca para o monitoramento de hardware e consumo de energia, e uma biblioteca para o projeto de sistemas publish-subscribe. Nós apresentamos um compilado dos resultados obitidos em trabalhos anteriores e novos experimentos para cobrir a validação de toda a plataforma. Para este último, focamos a discussão no projeto de um mecanismo de realocação de tarefas baseado em componentes auto-adaptativos.
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spelling Amory, Alexandre de Moraishttp://lattes.cnpq.br/2609000874577720http://lattes.cnpq.br/5879502837295804Domingues, Anderson Roberto Pinheiro2020-11-09T18:32:08Z2020-02-28http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9344A complexa organização dos sistemas multiprocessador intra-chip (MPSoCs) demanda a organização inteligente dos recursos destes sistemas em tempo de execução, assim como a capacidade destes sistemas de otimizarem sua operação em situações atípicas, como a indisponibilidade temporária de hardware. Uma das abordagem utilizadas para gerência de recursos em MPSoCs é a da auto-adaptação, que aprimora estes sistemas através de componentes como sensores, atuadores, e lógica de decisão. Nesta dissertação, nós propomos ORCA, uma plataforma de desenvolvimento para auxiliar no projeto de sistemas auto-adaptativos. A plataforma provê abstrações para contornar a complexidade da auto-adaptação, baseado em trabalhos anteriores da área, incluindo uma arquitetura de hardware configurável, sistema operacional, bibliotecas de software, e ambiente de simulação. A arquitetura de hardware consiste de módulos de hardware de código-aberto e implementa uma arquitetura multiprocessada baseada em um processador compatível com o padrão RISC-V. A arquitetura também pode ser simulada e emulada através da ferramenta de simulação ORCA-SIM, parte desde trabalho. Esta ferramenta utiliza simulação de eventos discretos para acelerar o processo de simulação, e utiliza da interface de programação de aplicação (API) URSA, também parte deste trabalho. Componentes de software também são discutidos, incluindo uma biblioteca para o monitoramento de hardware e consumo de energia, e uma biblioteca para o projeto de sistemas publish-subscribe. Nós apresentamos um compilado dos resultados obitidos em trabalhos anteriores e novos experimentos para cobrir a validação de toda a plataforma. Para este último, focamos a discussão no projeto de um mecanismo de realocação de tarefas baseado em componentes auto-adaptativos.The complex organization of multiprocessor systems-on-chips (MPSoCs) requires the smart management of systems’ resources during runtime and the capability of systems to optimize their operation under abnormal situations such as temporary hardware unavailability. One of the approaches for resource management in MPSoCs is self-adaptation, which augment these systems with sensors, actuators, and decision logic components. In this thesis, we propose ORCA, a development platform to aid in designing self-adaptive systems. The platform provides abstractions to deal with self-adaptation complexity, based on previous work in the field, including a configurable hardware architecture, operating system, software libraries, and simulation environment. The hardware architecture consists of open-source hardware modules and implements a many-core approach based on a RISCV compatible processor core. That architecture can be emulated and simulated through ORCA-SIM, a simulation tool, also part of this work. The tool uses discrete-event simulation to speed up the simulation process, based on the URSA application programming interface, also part of this work. Software components are also discussed, including a library for hardware monitoring and energy consumption estimation, and a library for designing publish-subscribe systems. We present a compilation of results achieved in previous work and new experiments to cover the validation of the entire platform. For the latter, we focus the discussion on the design of a task reallocation mechanism based on self-adaptive components.Submitted by PPG Ciência da Computação (ppgcc@pucrs.br) on 2020-08-28T20:49:03Z No. of bitstreams: 1 ANDERSON ROBERTO PINHEIRO DOMINGUES_DIS.pdf: 3335499 bytes, checksum: f0e51a1fd5675b3963f2e21eb3e18b1e (MD5)Approved for entry into archive by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2020-11-09T18:26:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ANDERSON ROBERTO PINHEIRO DOMINGUES_DIS.pdf: 3335499 bytes, checksum: f0e51a1fd5675b3963f2e21eb3e18b1e (MD5)Made available in DSpace on 2020-11-09T18:32:08Z (GMT). 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