An evolutionary approach for the task mapping problem

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Mór, Filipo Novo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Escola Politécnica
Brasil
PUCRS
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
NoC
Differential Evolution
Task
Mapping
Evolutionary Algorithms
Evolução Diferencial
Tarefas
Mapeamento
Algoritmos Evolucionários
CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8439
Resumo: This works has the goal to implement an Evolutionary Algorithm, based on the classical Differential Evolution, to solve the Task Mapping onto NoC problem. Our variant implemented a changing on the genetic operator of recombination, that started to reward individuals containing a pre-select condition that indicates when most communicating tasks are allocated near to each other onto the NoC. Our implementation was subject to the NASA Numerical Aerodynamic Simulation (NASA NAS) benchmark and results have shown that our variant is feasible and competitive. When compared to the CAFES Framework, our DE variant presented superior results on two of five tested applications, reaching equivalent quality on one of the applications and getting worst results in two of them.
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spelling An evolutionary approach for the task mapping problemNoCDifferential EvolutionTaskMappingEvolutionary AlgorithmsEvolução DiferencialTarefasMapeamentoAlgoritmos EvolucionáriosCIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAOThis works has the goal to implement an Evolutionary Algorithm, based on the classical Differential Evolution, to solve the Task Mapping onto NoC problem. Our variant implemented a changing on the genetic operator of recombination, that started to reward individuals containing a pre-select condition that indicates when most communicating tasks are allocated near to each other onto the NoC. Our implementation was subject to the NASA Numerical Aerodynamic Simulation (NASA NAS) benchmark and results have shown that our variant is feasible and competitive. When compared to the CAFES Framework, our DE variant presented superior results on two of five tested applications, reaching equivalent quality on one of the applications and getting worst results in two of them.Este trabalho têm como objetivo a implementação de um algoritimo evolucionário, baseado no algoritmo de Evolução Diferencial (DE), para a resolução do problema de Mapeamento de Tarefas em Redes em Chip. Foi implementada uma variação do algoritmo clássico de Evolução Diferencial, alterando-se o procedimento de operação genética da etapa de Recombinação, que passou a premiar individuos com base na existencia de uma condição indicativa de maior proximidade entre tarefas muito comunicantes. Nossa implementação foi avaliada a partir do uso do pacote de benchmark NASA Numerical Aerodynamic Simulation (NASA NAS) e os resultados mostraram que nossa implementação do DE se mostrou viável e competitiva. Na comparação com o mapeamento realizado com o framework CAFES, nossa implementação se mostrou superior em duas das 5 aplicações testadas, obtendo desempenho equivalente ao CAFES em uma aplicação e obtendo soluções menos eficientes em duas aplicações.Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do SulEscola PolitécnicaBrasilPUCRSPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoMarcon, César Augusto MissioRau-Chaplin, AndrewMór, Filipo Novo2019-02-06T11:13:42Z2016-08-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8439enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RSinstname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)instacron:PUC_RS2019-02-06T14:00:46Zoai:tede2.pucrs.br:tede/8439Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede2.pucrs.br/tede2/PRIhttps://tede2.pucrs.br/oai/requestbiblioteca.central@pucrs.br||opendoar:2019-02-06T14:00:46Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)false
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