Runtime adaptive QOS management in NOC-based MPSOCS
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS |
Texto Completo: | http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5250 |
Resumo: | Multiprocessor systems on chip (MPSoCs), using networks on chip (NoC) as the communication infrastructure, result from the continuous reduction in the transistors size and the need for increasing computational power. This increased computing capacity is obtained through the reuse of components (processors, memories, routers, etc.), which also provides scalability, and simplifies the design process. MPSoCs with hundreds of processing elements (PEs) follows the Moore's law, and according to the ITRS 2011 it is predicted up to 1000 PEs in a single chip at the end of 2025. This estimation is driven mainly by the telecommunications and multimedia market, which includes devices such as smartphones and mobile computers. Such devices require systems able to execute a wide range of applications, with different performance requirements. Thus, the system must be able to provide quality of service (QoS) to applications, and adjust the resources usage at runtime. Literature proposais provide runtime QoS adaptation taking finto consideration the use of only one or two QoS techniques. Considering the application diversity that may execute in MPSoCs, applications may have different QoS requirements, requiring more computing resources, communication resources, or both simultaneously. Therefore, this work aims to explore different QoS levels addressing four different adaptive QoS techniques managed at runtime according to the soft real-time applications' requirements. It is assumed that the MPSoC is partitioned in regions, named clusters, with one manager PE per cluster. This adaptive management is controlled through a heuristic that is executed by the OS of each cluster manager. A hybrid monitoring infrastructure provides the necessary information for the adaptive heuristic. This infrastructure is divided in two hierarchical levels, being scalable and with an intrusion levei that corresponda, in the worst case, to 0.8% of the link utilization. The runtime adaptive QoS management acta in computing, communication, or both, enabling soft real time applications to restore their performance after detected a performance decrease by monitoring. Furthermore, a debugging tool for NoC-based MPSoCs is proposed in this work. This tool provides a communication protocol level debugging, and helps the process of implementation, validation and extraction of results of new system protocols. |
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MPSoCs with hundreds of processing elements (PEs) follows the Moore's law, and according to the ITRS 2011 it is predicted up to 1000 PEs in a single chip at the end of 2025. This estimation is driven mainly by the telecommunications and multimedia market, which includes devices such as smartphones and mobile computers. Such devices require systems able to execute a wide range of applications, with different performance requirements. Thus, the system must be able to provide quality of service (QoS) to applications, and adjust the resources usage at runtime. Literature proposais provide runtime QoS adaptation taking finto consideration the use of only one or two QoS techniques. Considering the application diversity that may execute in MPSoCs, applications may have different QoS requirements, requiring more computing resources, communication resources, or both simultaneously. Therefore, this work aims to explore different QoS levels addressing four different adaptive QoS techniques managed at runtime according to the soft real-time applications' requirements. It is assumed that the MPSoC is partitioned in regions, named clusters, with one manager PE per cluster. This adaptive management is controlled through a heuristic that is executed by the OS of each cluster manager. A hybrid monitoring infrastructure provides the necessary information for the adaptive heuristic. This infrastructure is divided in two hierarchical levels, being scalable and with an intrusion levei that corresponda, in the worst case, to 0.8% of the link utilization. The runtime adaptive QoS management acta in computing, communication, or both, enabling soft real time applications to restore their performance after detected a performance decrease by monitoring. Furthermore, a debugging tool for NoC-based MPSoCs is proposed in this work. This tool provides a communication protocol level debugging, and helps the process of implementation, validation and extraction of results of new system protocols.Sistemas multiprocessados em chip (MPSoCs), baseados em redes em chip (NoCs), são resultados da contínua redução no tamanho dos transistores e na busca por um crescente poder computacional. Este aumento da capacidade de computação é alcançado através da replicação de componentes (processadores, memórias, roteadores, etc.),o que também fornece escalabilidade e simplifica o projeto. A estimativa de MPSoCs com elevado número de processadores acompanha a lei de Moore, e segundo o ITRS 2011 são previstos até 1000 elementos de processamento (PE) em um único chip até o ano de 2025. Esta estimativa é impulsionada principalmente pela mercado de telecomunicações e multimídia, que inclui dispositivos como smarthphones e computadores móveis. Este tipo de emprego de MPSoCs exige que tais sistemas sejam capazes de suportar uma variada gama de aplicações e com diversos requisitos de desempenho. Assim, o sistema deve ser capaz de fornecer qualidade de serviço (QoS) para as aplicações e ajustá-la em tempo de execução. As propostas atuais da literatura visam fornecer adaptação de QoS em tempo de execução levando em consideração o uso de poucas ou de somente uma técnica de QoS. Observada a variedade de aplicações é claramente perceptível que certas aplicações possuem requisitos diferenciados de QoS, podendo requisitar mais recursos de computação, comunicação, ou ambos simultaneamente. Portanto, este trabalho propõe explorar diferentes níveis de QoS através do uso de quatro diferentes técnicas adaptativas de QoS que são gerenciadas em tempo de execução de acordo com os requisitos das aplicações. O gerenciamento é distribuído através do particionamento do MPSoC em regiões, denominadas clusters, havendo um PE responsável pela gerência de cada cluster. Este gerenciamento adaptativo é realizado através de uma heurística que é executada em cada sistema operacional gerente de cluster. Uma infraestrutura de monitoramento híbrido fornece as informações necessárias para a heurística adaptativa. Esta infraestrutura é dividida em dois níveis hierárquicos, sendo escalável e com um nível de intrusão que corresponde no pior caso a 0,8% de utilização do enlace da NoC. O gerenciamento adaptativo de QoS em tempo de execução age na computação, comunicação ou em ambos e faz com que aplicações de tempo real flexíveis possam restaurar seu desempenho após detectado uma queda do mesmo pelo monitoramento. Neste trabalho é também proposta uma ferramenta de depuração para MPSoCs baseados em NoC, esta ferramenta fornece depuração no nível de protocolo de comunicação ente os PEs,e facilita o processo de implementação, validação e obtenção de resultados de novos protocolos para o sistema.Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 457714.pdf: 3058681 bytes, checksum: bf5c8f69d28b7aecb5cc89b8993abbc3 (MD5) Previous issue date: 2014-02-26application/pdfhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/15443/457714.pdf.jpgporPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do SulPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoPUCRSBRFaculdade de InformácaINFORMÁTICAARQUITETURA DE COMPUTADORMULTIPROCESSADORESCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAORuntime adaptive QOS management in NOC-based MPSOCSinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis19749965330812744705006001946639708616176246info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RSinstname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)instacron:PUC_RSTHUMBNAIL457714.pdf.jpg457714.pdf.jpgimage/jpeg3309http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/5250/3/457714.pdf.jpg6cc766fe4e1c5ca18b275e62986d9a1fMD53TEXT457714.pdf.txt457714.pdf.txttext/plain200540http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/5250/2/457714.pdf.txte05b8cb87e6798467243deddd9a0f9acMD52ORIGINAL457714.pdfapplication/pdf3058681http://tede2.pucrs.br/tede2/bitstream/tede/5250/1/457714.pdfbf5c8f69d28b7aecb5cc89b8993abbc3MD51tede/52502015-04-17 11:57:32.155oai:tede2.pucrs.br:tede/5250Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede2.pucrs.br/tede2/PRIhttps://tede2.pucrs.br/oai/requestbiblioteca.central@pucrs.br||opendoar:2015-04-17T14:57:32Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)false |
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