Resource-aware clustering design for NoC-based MPSoCs

• Autor(a) principal: Silva, Gustavo Girão Barreto da
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/95984
• topic: Cluster; Microeletrônica; Multiprocessors; Networks-on-chip; Cluster; Resource management; Parallel programming; Reliability

Atualmente, o paradigma multicore é uma tendência fortemente estabelecida também na área de sistemas embarcados. O grau de paralelismo provido por tal arquitetura tem sido a principal causa de avanços de performance na área além de economia de energia e potência. Entretanto, para obter paralelismo eficiente desta arquitetura não é uma tarefa simples. Assim, desenvolvedores propuseram diversos modelos de ambientes de programação tentando prover o máximo de transparência possível. No nível do hardware, este crescente aumento no número de componentes dentro chip cria um problema de gerenciamento a ser tratado. No contexto deste cenário complexo, esta tese propõe o uso de abordagens de gerenciamento de recursos para aumentar a eficiência, levando em consideração tanto performance quanto consumo de energia, de ambientes MPSoC em diferentes níveis. Além disso, estas abordagens tem em comum a noção de clusterização, a qual tenta agregar recursos logicamente de acordo com as demandas da aplicação. Primeiramente no nível do processador/aplicação, é proposto um hardware dinamicamente adaptável para suportar modelos de programação paralelos distintos sem nenhum sobrecusto computacional uma vez que todo o processo é completamente transparente para o programador. Ainda neste ambiente, onde aplicações distintas podem ser executadas, é proposto um mecanismo de escalonamento visando gerenciamento de recursos para aumentar a performance chamado Processor Clustering. São propostas quatro diferentes políticas de mapeamento de recursos que tiram vantagem de aspectos distintos da natureza paralela das aplicações e das restrições arquiteturais do sistema. Entretanto, algumas aplicações tem demandas de memória mais altas do que demandas computacionais. Logo, uma abordagem similar pode ser utilizada no nível da hierarquia de memória. Neste caso, o objetivo é redistribuir recursos de memória de acordo com as demandas da aplicação. Redistribuição de memória é explorada tanto em tempo de projeto quanto em tempo de execução. Um mecanismo de mapeamento de distribuição é proposto baseado na quantidade de requisições de acesso à memória externa. Finalmente, é proposto um mecanismo de tolerância à falhas baseado em gerenciamento de recursos para memórias distribuídas dentro do chip em NoCs. É introduzido um modelo de Reliability Clustering que tira proveito da infraestrutura da NoC. Neste caso, os roteadores tem conhecimento dos blocos com falhas e blocos redundantes. Baseado neste conhecimento, o mecanismo é capaz evitar altas latências de acesso à memória.