Projeto de um estimador de potência para o processador Nios II da Altera

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: Holanda, Jose Arnaldo Mascagni de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16062007-112916/
Resumo: Atualmente, otimizar uma arquitetura ou um sistema de software não significa, necessariamente, aumentar o seu desempenho computacional. Devido a popularização de sistemas embutidos energizados por bateria, um item de grande importância a ser otimizado é o consumo de energia. De forma a obedecer às restrições de consumo, pesquisadores têm concentrado seus esforços na criação de ferramentas que possibilitam a modelagem, a otimização e a estimação do consumo de energia. Nos últimos anos, FPGAs têm apresentado um grande desenvolvimento nos quesitos densidade, velocidade e capacidade de armazenamento. Essas características tornaram possível a construção de sistemas complexos formados por um ou mais processadores soft-core. Esse tipo de processador permite uma personalização detalhada de suas características arquiteturais, possibilitando uma melhor adequação às restrições de tempo e espaço em um projeto. O objetivo deste trabalho é construir um estimador de potência para softwares que têm como alvo o processador soft-core Nios II da Altera, permitindo saber com antecedência quanta energia será consumida devido à execução de programas e aplicações de robótica móvel. O modelo implementado neste trabalho foi testado com vários benchmarks padronizados e os resultados obtidos provaram ser bastante adequados para estimar a energia consumida por um programa, obtendo erros de estimação máximos de 4,78%
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