Algoritmos de posicionamento e roteamento baseados em travessia de grafo para arquiteturas reconfiguráveis de grão grosso (CGRA)

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Canesche, Michael
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Arquitetura de computador; Dispositivo de lógica programável; Ciência da Computação
• Link de acesso: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28037

A desaceleração da lei de Moore e o fim da escalabilidade de Dennard, criou no- vos desafios para prover desempenho, flexibilidade e eficiência energética na área de arquitetura de computadores. Processadores de propósito geral (CPUs), unidades de processamento gráfico (GPUs) e processadores de sinais digitais (DSPs) oferecem flexibilidade, mas possuem baixa eficiência energética. Circuitos integrados de apli- cação específicas (ASICs) possuem uma alta eficiência energética, mas uma baixa fle- xibilidade. Arranjos de portas programáveis (FPGAs) tem eficiência e flexibilidade, entretanto requerem a necessidade de conhecimento especializado em hardware e em linguagens de descrição e o tempo de compilação leva de minutos a horas. Por outro lado, arquiteturas reconfiguráveis de grão grosso (CGRAs) apresentam flexibilidade próxima a um FPGA e sua eficiência energética é próxima a um ASIC. Entretanto, ainda faltam ferramentas para a popularização dos CGRAs, dentre elas podemos ci- tar os algoritmos de posicionamento e roteamento (P&R). Esta dissertação apresenta dois algoritmos de P&R baseados em travessia de grafos para CGRA. O primeiro algo- ritmo introduz um novo percurso em Zigzag que explora a correlação entre as saídas, uma implementação em GPU e uma exploração sistemática do espaço de soluções. Os resultados mostraram uma aceleração de até 502x sem perda de qualidade em comparação ao estado da arte. O segundo algoritmo propõe uma nova abordagem de travessia capaz de explorar as reconvergências presentes nos grafos. Os resultados mostraram que a solução reduziu o comprimento dos fios em 7%, o tamanho máximo das filas em 2 vezes e melhorou o tempo de execução em até 4 vezes comparado com o primeiro algoritmo. Palavras-chave: Arquiteturas Reconfiguráveis. CGRAs. Posicionamento. Roteamento.