Hybrid Code Placement for Heterogeneous Architectures

• Autor(a) principal: Marcelo Pereira Novaes
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-B8VNJV
• topic: non-assisted instrumentation; LLVM; energy-efficient systems; semi-supervised learning; adaptive programs; heterogeneous architectures; Compilers; reinforcement learning; Compiladores (Computadores); Computação; Arquitetura de computador

Arquiteturas de computadores modernas estão se tornando a cada dia mais heterogêneas. Essa heterogenidade emerge da possibilidade de combinação, dentro de um mesmo dispositivo, de diferentes tipos de processadores. Escolher a melhor configuração desses processadores é uma tarefa difícil, porque programas, mesmo em tamanhos moderados, apresentam diferentes fases durante a sua execução. Essas fases se beneficiam de forma diferente do dispositivo. Pesquisadores vêm utilizando diversas técnicas para lidar com o problema, mas duas delas se destacam: a dinâmica e a estatica. A primeira, é implementada em tempo de execução, seja por um sistema operacional ou um escalonador. A última, é implementada em tempo de compilação. Nessa dissertação, investigaremos a mescla das duas abordagens de modo a conseguir uma sinergia a qual não seria obtida por cada uma das técnicas individualmente. Nesse novo esquema, nós usamos uma ferramenta de instrumentação que cria programas que se migram sozinhos usando ambas informações retiradas do código fonte e informações coletadas em tempo de execução. A ferramenta de instrumentação foi implementada na infraestrutura de compilação LLVM. Para demonstrar que nossas ideias são úteis e efetivas, essa dissertação de mestrado compara esse novo gerador decódigo, chamado Astro, com abordagens no estado-da-arte, o utilizando para reduzir o consumo de energia (mantendo restrições de performance) em conjuntos de aplicações entre diferentes placas embarcadas.