Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Holanda Tavares Charamba Dutra, Bruno
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2813
Resumo: O surgimento de novas gerações de FPGAs (Field Program Gate Array) de larga escala, com uma maior densidade de elementos lógicos e de memória interna, motivou a comunidade científica e a indústria a investir no desenvolvimento de plataformas reconfiguráveis de alto desempenho que utilizam FPGAs como co-processadores. Com os microprocessadores atuais atingindo seus limites de freqüência de operação e tendo o desempenho limitado pela baixa largura de banda no acesso a memória, os dispositivos lógicos programáveis, como os FPGAs, surgem como uma alternativa para o processamento de aplicações que requerem alto desempenho, uma vez que possuem uma grande quantidade de pinos que podem ser conectados a interfaces de memória externas além de possibilitar a exploração do paralelismo inerente das implementações em linguagens de descrição de hardware. Além do ganho de desempenho possível, os FPGAs dissipam uma quantidade potência bastante inferior comparada aos processadores de propósito geral produzindo uma relação desempenho por potência dissipada muito mais favorável quando comparado aos microprocessadores. Dentre as várias aplicações que exigem computação de alto desempenho a comunidade científica tem concentrado esforços para acelerar funções da biblioteca BLAS (Basic Linear Algebra Subprogram) que consiste em uma biblioteca open-source de operações básicas de álgebra linear. Uma das operações mais importantes desta biblioteca é multiplicação de matrizes que está presente em aplicações de diferentes áreas. Neste trabalho foi desenvolvida uma plataforma de alto de desempenho que utiliza um FPGA como co-processador para multiplicação de matrizes densas. A plataforma foi desenvolvida de forma a ser escalável podendo processar matrizes de diferentes tamanhos. Além disso, outra característica importante da plataforma é o fato de ter sido desenvolvida com o intuito de abstrair todos os detalhes de hardware para o usuário. O desempenho da plataforma foi comparado com implementações otimizadas do algoritmo de multiplicação de matrizes executando em um processador de propósito geral
id UFPE_d3d9b61f7d87a4c3b188c1e9ebdfabe0
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2813
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling Holanda Tavares Charamba Dutra, BrunoEusébio de Lima, Manoel 2014-06-12T16:01:18Z2014-06-12T16:01:18Z2011-01-31Holanda Tavares Charamba Dutra, Bruno; Eusébio de Lima, Manoel. Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho. 2011. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2011.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2813O surgimento de novas gerações de FPGAs (Field Program Gate Array) de larga escala, com uma maior densidade de elementos lógicos e de memória interna, motivou a comunidade científica e a indústria a investir no desenvolvimento de plataformas reconfiguráveis de alto desempenho que utilizam FPGAs como co-processadores. Com os microprocessadores atuais atingindo seus limites de freqüência de operação e tendo o desempenho limitado pela baixa largura de banda no acesso a memória, os dispositivos lógicos programáveis, como os FPGAs, surgem como uma alternativa para o processamento de aplicações que requerem alto desempenho, uma vez que possuem uma grande quantidade de pinos que podem ser conectados a interfaces de memória externas além de possibilitar a exploração do paralelismo inerente das implementações em linguagens de descrição de hardware. Além do ganho de desempenho possível, os FPGAs dissipam uma quantidade potência bastante inferior comparada aos processadores de propósito geral produzindo uma relação desempenho por potência dissipada muito mais favorável quando comparado aos microprocessadores. Dentre as várias aplicações que exigem computação de alto desempenho a comunidade científica tem concentrado esforços para acelerar funções da biblioteca BLAS (Basic Linear Algebra Subprogram) que consiste em uma biblioteca open-source de operações básicas de álgebra linear. Uma das operações mais importantes desta biblioteca é multiplicação de matrizes que está presente em aplicações de diferentes áreas. Neste trabalho foi desenvolvida uma plataforma de alto de desempenho que utiliza um FPGA como co-processador para multiplicação de matrizes densas. A plataforma foi desenvolvida de forma a ser escalável podendo processar matrizes de diferentes tamanhos. Além disso, outra característica importante da plataforma é o fato de ter sido desenvolvida com o intuito de abstrair todos os detalhes de hardware para o usuário. O desempenho da plataforma foi comparado com implementações otimizadas do algoritmo de multiplicação de matrizes executando em um processador de propósito geralConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessComputação de alto desempenhoFPGAPlataformaMultiplicação de matrizesDesenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenhoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILarquivo7574_1.pdf.jpgarquivo7574_1.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1434https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2813/4/arquivo7574_1.pdf.jpgd0ed471389154866bb0a366c26ea42c5MD54ORIGINALarquivo7574_1.pdfapplication/pdf3964838https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2813/1/arquivo7574_1.pdf9d67d7eca014312def012c15ef291b50MD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2813/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTarquivo7574_1.pdf.txtarquivo7574_1.pdf.txtExtracted texttext/plain218726https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2813/3/arquivo7574_1.pdf.txt553a25f3201df12de06b4710e4d28c16MD53123456789/28132019-10-25 02:58:25.958oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2813Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T05:58:25Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho
title Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho
spellingShingle Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho
Holanda Tavares Charamba Dutra, Bruno
Computação de alto desempenho
FPGA
Plataforma
Multiplicação de matrizes
title_short Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho
title_full Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho
title_fullStr Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho
title_full_unstemmed Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho
title_sort Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho
author Holanda Tavares Charamba Dutra, Bruno
author_facet Holanda Tavares Charamba Dutra, Bruno
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Holanda Tavares Charamba Dutra, Bruno
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Eusébio de Lima, Manoel
contributor_str_mv Eusébio de Lima, Manoel
dc.subject.por.fl_str_mv Computação de alto desempenho
FPGA
Plataforma
Multiplicação de matrizes
topic Computação de alto desempenho
FPGA
Plataforma
Multiplicação de matrizes
description O surgimento de novas gerações de FPGAs (Field Program Gate Array) de larga escala, com uma maior densidade de elementos lógicos e de memória interna, motivou a comunidade científica e a indústria a investir no desenvolvimento de plataformas reconfiguráveis de alto desempenho que utilizam FPGAs como co-processadores. Com os microprocessadores atuais atingindo seus limites de freqüência de operação e tendo o desempenho limitado pela baixa largura de banda no acesso a memória, os dispositivos lógicos programáveis, como os FPGAs, surgem como uma alternativa para o processamento de aplicações que requerem alto desempenho, uma vez que possuem uma grande quantidade de pinos que podem ser conectados a interfaces de memória externas além de possibilitar a exploração do paralelismo inerente das implementações em linguagens de descrição de hardware. Além do ganho de desempenho possível, os FPGAs dissipam uma quantidade potência bastante inferior comparada aos processadores de propósito geral produzindo uma relação desempenho por potência dissipada muito mais favorável quando comparado aos microprocessadores. Dentre as várias aplicações que exigem computação de alto desempenho a comunidade científica tem concentrado esforços para acelerar funções da biblioteca BLAS (Basic Linear Algebra Subprogram) que consiste em uma biblioteca open-source de operações básicas de álgebra linear. Uma das operações mais importantes desta biblioteca é multiplicação de matrizes que está presente em aplicações de diferentes áreas. Neste trabalho foi desenvolvida uma plataforma de alto de desempenho que utiliza um FPGA como co-processador para multiplicação de matrizes densas. A plataforma foi desenvolvida de forma a ser escalável podendo processar matrizes de diferentes tamanhos. Além disso, outra característica importante da plataforma é o fato de ter sido desenvolvida com o intuito de abstrair todos os detalhes de hardware para o usuário. O desempenho da plataforma foi comparado com implementações otimizadas do algoritmo de multiplicação de matrizes executando em um processador de propósito geral
publishDate 2011
dc.date.issued.fl_str_mv 2011-01-31
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2014-06-12T16:01:18Z
dc.date.available.fl_str_mv 2014-06-12T16:01:18Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv Holanda Tavares Charamba Dutra, Bruno; Eusébio de Lima, Manoel. Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho. 2011. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2011.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2813
identifier_str_mv Holanda Tavares Charamba Dutra, Bruno; Eusébio de Lima, Manoel. Desenvolvimento de uma plataforma com uma arquitetura escalável para multiplicação de matrizes densas em sistemas reconfiguráveis de alto desempenho. 2011. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2011.
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2813
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2813/4/arquivo7574_1.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2813/1/arquivo7574_1.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2813/2/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2813/3/arquivo7574_1.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv d0ed471389154866bb0a366c26ea42c5
9d67d7eca014312def012c15ef291b50
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
553a25f3201df12de06b4710e4d28c16
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1802310666064756736