Alocação dinâmica de tarefas periódicas em NoCs malha com redução do consumo de energia - Wronski, Fabio (2007)
O objetivo deste trabalho é propor técnicas de alocação dinâmica de tarefas periódicas em MPSoCs homogêneos, com processadores interligados por uma rede emchip do tipo malha, visando redução do consumo de energia do sistema. O foco principal é a definição de uma heurística de alocação, não se considerando protocolos de escalonamento distribuído, uma vez que este ainda é um primeiro estudo para o desenvolvimento de um alocador dinâmico. Na arquitetura alvo utilizada, cada nodo do sistema é dado como autônomo, possuindo seu próprio escalonador EDF. Além disso, são aplicadas técnicas de voltage scaling e power managmenent para redução do consumo de energia durante o escalonamento. Durante a pesquisa do estado da arte, não foram encontradas técnicas de alocação dinâmica em NoCs com restrições temporais e minimização do consumo de energia. Por isso, esse trabalho se concentra em avaliar técnicas de alocação convencionais, como bin-packing e técnicas baseadas em teoria de grafos, no contexto de sistemas embarcados. Dessa forma, o modelo de estimativas do consumo de energia de alocações é baseado no escalonamento de grafos de tarefas, e foi utilizado para implementar a ferramenta Serpens com este propósito. Os grafos de tarefas utilizados nos experimentos são tirados do benchmark E3S – Embedded System Synthesis Benchmark Suite, composto por um conjunto de grafos de tarefas gerados aleatoriamente com a ferramenta TGFF – Task Graph for Free, a partir de dados de aplicações comuns em sistemas embarcados obtidos no EEMBC – Embedded Microprocessor Benchmark Consortium. Entre as heurísticas de bin-packing, Best-Fit, First-Fit e Next-Fit geram alocações com concentração de carga, enquanto a heurística Worst-Fit faz balanceamento de carga. O balanceamento de carga favorece a aplicação de voltage scaling enquanto a concentração favorece o power management. Como o bin-packing não contempla comunicação e dependência entre tarefas em seu modelo, o mesmo foi reformulado para atender esta necessidade. Nos experimentos, a alocação inicial com bin-packing original apresentou perdas de deadlines de até 84 % para a heurística Worst-Fit, passando para perdas em torno de 16% na alocação final, praticamente com o mesmo consumo de energia, após a reformulação do modelo.