Design exploration of machine learning data-flows onto heterogeneous reconfigurable hardware

• Autor(a) principal: Oliveira, Westerley Carvalho
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/31709; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2023.570
• topic: Arquitetura de computador; Fluxo de dados (Computadores); Aprendizado do computador; Ciência da Computação

Esta dissertação explora o posicionamento e roteamento de grafos de fluxo de dados de aplicações de aprendizado de máquina em variadas arquiteturas reconfiguráveis de grão grosso (CGRA). Foram analisados três tipos de heterogeneidade dos elementos de processamento (PE), o primeiro referente ao padrão de interconexões, o segundo sobre o tipo de operações que um único PE pode executar e o último acerca dos re- cursos disponíveis ao PE. Essa análise almeja propor uma boa redução no custo total em comparação a um CGRA homogêneo. Os resultados foram comparados com o caso homogêneo e uma das ferramenta do estado da arte para posicionamento e ro- teamento (P&R). O algoritmo proposto executou, em média, 52% mais rápido do que o VPR 8.1 (Versatile Place and Route), que é uma ferramenta acadêmica de código aberto feita para as fases de posicionamento e roteamento de FPGAs, alcançando um melhor mapeamento em 66% dos casos e conseguindo os mesmos resultados em 26% dos casos. Além disso, uma arquitetura heterogênea diminui reduz o custo sem perda de performance em 76% dos casos considerando a heterogeneidade de multiplicado- res. Uma nova arquitetura com heterogeneidade de buffers é proposta e ela reduz a quantidade necessária de recursos de buffers em 56.3% para padrões de fluxo de dados do K-means. Também é mostrada uma arquitetura xadrez-borda heterogênea que supera a arquitetura homogênea. Além disso, o mapeamento proposto atinge configurações ótimas para fluxos de dados de árvore única quando comparado aos clássicos posicionamentos de Lee/Choi e árvores H. Palavras-chave: Arquiteturas Reconfiguráveis. CGRAs. Posicionamento. Roteamento.