| Abstract: | Multiprocessor System-on-Chip (MPSoC) based on Network-on-Chip (NoC) incorporates a lot of Processing Elements (PEs) in order to perform applications with high degree of parallelism/concurrence. These applications consist of several communicating tasks that are dynamically mapped into the PEs of the target architecture. When the number of application tasks grows, the complexity of mapping also grows, possibly reducing the effectiveness and/or efficiency of the solution. An approach for the mapping optimization is the introduction of a previous step called partitioning, which allows to organize the tasks interaction through an efficient grouping, reducing the number of mapping alternatives. This paper proposes the Partition Reduce (PR) algorithm, which is a task partitioning approach inspired on MapReduce algorithm, where tasks are partitioned by a deterministic iterative clustering. The PR was analyzed according to its effectiveness and efficiency to minimize the energy consumption caused by the communication in the target architecture and to balance the processing load on the PEs. Experimental results, containing a wide range of complex tasks, show that PR is more effective in generating partitions with low power consumption and efficient load balancing at any level of tasks complexity, when compared with the simulated annealing (SA) algorithm. Moreover, the results show that the algorithm is efficient only for medium or high complexity applications.
Sistema multiprocessado intrachip, em inglês Multiprocessor System-on-Chip (MPSoC), com comunicação baseada em rede intrachip, em inglês Network-on-Chip (NoC), integra grande quantidade de Elementos de Processamento (PEs) com o objetivo de executar aplicações com alto grau de paralelismo/concorrência. Estas aplicações são compostas por diversas tarefas comunicantes, que são mapeadas dinamicamente nos PEs da arquitetura alvo. Quando cresce o número de tarefas da aplicação, a complexidade do mapeamento também cresce, podendo reduzir a eficácia e/ou a eficiência da solução encontrada. Uma abordagem para otimizar o mapeamento é a introdução de uma etapa anterior denominada particionamento, que permite organizar a interação das tarefas através de um agrupamento eficiente, reduzindo o número de alternativas do mapeamento. Esta dissertação propõe o algoritmo Partition Reduce (PR), que é uma abordagem de particionamento de tarefas baseada no algoritmo MapReduce, onde as tarefas são particionadas através de um agrupamento iterativo determinístico. O PR foi analisado quanto a sua eficácia e eficiência para minimizar o consumo de energia causada pela comunicação na arquitetura alvo e para balancear a carga de processamento nos PEs. Resultados experimentais, contendo um conjunto variado de complexidade de tarefas, demonstram que o PR é mais eficiente na geração de partições com baixo consumo de energia e com um balanceamento de carga eficiente para qualquer nível de complexidade de tarefas, quando comparado com o Simulated Annealing (SA). Por outro lado, os resultados mostram que o algoritmo é eficaz apenas para aplicações de média e alta complexidade. |
