A model-driven design-space exploration tool for the HIPAO 2 methodology

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Lerm, Rafael Andréas Raffi
Orientador(a): Pereira, Carlos Eduardo
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Microeletrônica
Desenvolvimento : Software
Palavras-chave em Inglês:
Design-space exploration
UML
System optimization
Model-driven engineering
Metaheuristic optimization
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/134477
Resumo: Hoje em dia, desenvolvedores de sistemas embarcados enfrentam uma crescente complexidade de projeto, tanto nas aplicações quanto nas plataformas usadas para executá-las. O uso de plataformas complexas faz com que os engenheiros precisem fazer escolhas não-triviais, e muitas vezes contra-intuitivas durante a fase de projeto. Para permitir que os projetistas gerenciem esta complexidade, o uso de metodologias baseadas em modelos tem atraído atenção, e dentro deste contexto, a metodologia HIPAO2 está sendo desenvolvida dentro da UFRGS. Dentre os problemas que os engenheiros precisam enfrentar, o mapeamento entre tarefas e processadores em sistemas multiprocessados heterogêneos é um problema NP-completo, onde o espaço de projeto rapidamente se torna grande demais para que seja explorado satisfatoriamente de maneira manual. Este trabalho detalha a extensão das ferramentas que suportam a metodologia HIPAO2, de maneira a incluir facilidades de Exploração de Espaço de Projeto semi-automática para a solução deste problema. A ferramenta proposta faz uso de um algoritmo genético multiobjetivo para evidenciar tradeoffs existentes no projeto, e algoritmos de análise de aplicações modeladas como synchronous dataflow para avaliar possíveis mapeamentos sem um custo computacional proibitivo.
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spelling Lerm, Rafael Andréas RaffiPereira, Carlos Eduardo2016-03-30T02:08:41Z2015http://hdl.handle.net/10183/134477000988348Hoje em dia, desenvolvedores de sistemas embarcados enfrentam uma crescente complexidade de projeto, tanto nas aplicações quanto nas plataformas usadas para executá-las. O uso de plataformas complexas faz com que os engenheiros precisem fazer escolhas não-triviais, e muitas vezes contra-intuitivas durante a fase de projeto. Para permitir que os projetistas gerenciem esta complexidade, o uso de metodologias baseadas em modelos tem atraído atenção, e dentro deste contexto, a metodologia HIPAO2 está sendo desenvolvida dentro da UFRGS. Dentre os problemas que os engenheiros precisam enfrentar, o mapeamento entre tarefas e processadores em sistemas multiprocessados heterogêneos é um problema NP-completo, onde o espaço de projeto rapidamente se torna grande demais para que seja explorado satisfatoriamente de maneira manual. Este trabalho detalha a extensão das ferramentas que suportam a metodologia HIPAO2, de maneira a incluir facilidades de Exploração de Espaço de Projeto semi-automática para a solução deste problema. A ferramenta proposta faz uso de um algoritmo genético multiobjetivo para evidenciar tradeoffs existentes no projeto, e algoritmos de análise de aplicações modeladas como synchronous dataflow para avaliar possíveis mapeamentos sem um custo computacional proibitivo.Designers of today’s embedded systems are faced with increasing complexity both in the applications being developed and the platforms they run on. The use of complex platforms means that the engineers need to make non-trivial and many times non-intuitive decisions during the design phase. To help developers work with this complexity, model-driven techniques are gaining attention, and in this context, the HIPAO2 model-driven engineering methodology is being developed at UFRGS. Among the problems that designers must solve, the task-to-processor mapping in heterogeneous multiprocessor systems is an NP-complete problem and the design space will quickly become too large to be explored adequately by humans. This work details the extension of the tools that support HIPAO2 to include semiautomatic Design-Space Exploration capabilities for the mapping problem. The proposed tool includes the use of a multiobjective genetic algorithm to make tradeoffs explicit to the designers; it also uses synchronous dataflow analysis algorithms to evaluate potential alternatives with a reasonable computational cost.application/pdfengMicroeletrônicaDesenvolvimento : SoftwareDesign-space explorationUMLSystem optimizationModel-driven engineeringMetaheuristic optimizationA model-driven design-space exploration tool for the HIPAO 2 methodologyFerramenta de exploração de espaço de projeto baseada em modelos para a metodologia HIPAO2 info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2016mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000988348.pdf000988348.pdfTexto completo (inglês)application/pdf2049681http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/134477/1/000988348.pdff1214dbffea2317061b6eecfa2d42b28MD51TEXT000988348.pdf.txt000988348.pdf.txtExtracted Texttext/plain192415http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/134477/2/000988348.pdf.txt3a8eeddd3ee4d718ca7490ac3fd8397dMD52THUMBNAIL000988348.pdf.jpg000988348.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1086http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/134477/3/000988348.pdf.jpg3eed44fb5a7ef23705deb908e20a47abMD5310183/1344772018-10-29 08:19:04.089oai:www.lume.ufrgs.br:10183/134477Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-29T11:19:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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