Ferramentas para geração automática de aceleradores em plataformas heterogêneas de alto desempenho com FPGA

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Penha, Jeronimo Costa
• Orientador(a): Ferreira, Ricardo Santos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Área do conhecimento CNPq: Ciência da Computação
• Link de acesso: https://locus.ufv.br//handle/123456789/27614

A era Big Data e a estagnação da evolução dos processadores devido aos desafios de eficiência energética, motiva o surgimento de novas arquiteturas de domínios específicos buscando aumentar o desempenho. Juntamente ao desenvolvimento das placas de vídeo (Graphics Processing Unit - GPU ), arquiteturas híbridas CPU-FPGA tem surgido e demonstrado potencial para utilização em computação de alto desempenho com eficiência energética para processamento de fluxo de dados. Apesar de serem promissores, os FPGAs (Field-Programmable Gate Array) ainda são pouco utilizados devido a baixa velocidade de chaveamento (clock), complexidade de desenvolvimento e taxas de transferência de dados limitadas. Ferramentas, como OpenSPL e OpenCL, têm sido desenvolvidas com o objetivo de reduzir a complexidade de desenvolvimento. Porém, os FPGAs ainda requerem conhecimento de arquitetura de computadores e hardware para o desenvolvimento de soluções. Este trabalho tem como objetivo a redução da complexidade no desenvolvimento de algoritmos baseados em fluxo de dados para a execução em arquiteturas heterogêneas com processadores e FPGAs. São propostas duas ferramentas para desenvolvimento e execução de algoritmos. A primeira, “ADD”, é uma ferramenta de desenvolvimento de algoritmos com grafos de fluxo de dados que auxilia no projeto, simulação, geração e execução dos arquiteturas desenvolvidas. A segunda ferramenta é um gerador automático específico para um domínio de classificação não supervisionada de da- dos, implementada com o algoritmo K-means capaz de gerar soluções em FPGA. A ferramenta gera também o K-means para execução em GPU. Duas plataformas CPU-FPGA foram utilizadas para a validação das ferramentas. Ambas as plataformas foram desenvolvidas pela Altera/Intel, denominadas HARP 1 e HARP 2. Os resultados obtidos pelas ferramentas desenvolvidas foram promissores e mostram o potencial da utilização de aceleradores com FPGA nos quesitos tempos de execução e eficiência energética.