FRiDa: Uma Ferramenta de Predição para Rápida Exploração de Espaço de Projeto de Processadores combinados com Aceleradores Reconfiguráveis

exploração do espaço de projeto; aceleradores reconfiguráveis; aprendizado de máquina; comitês de máquina.

A cada ano aumenta-se a demanda por recursos computacionais das aplicações que executam em sistemas embarcados. Para atender a essa demanda, os projetos desses sistemas combinam componentes diversificados, resultando em plataformas heterogêneas que buscam balancear o poder de processamento com o consumo de energia. Os aceleradores reconfiguráveis se apresentam como uma alternativa cada vez mais frequente para atender a essas demandas. Entretanto, uma questão chave no projeto de aceleradores reconfiguráveis (RAs) acoplados a processadores de propósito geral (GPPs) é quais componentes combinar para atender ao desempenho esperado ao custo de área e potência adicionais. Realizar uma vasta exploração do espaço de projeto permite mensurar previamente o custo dessas plataformas antes da fase de fabricação. Entretanto a quantidade de possibilidades de soluções a serem avaliadas cresce de maneira exponencial e avaliar todas as soluções e ainda atender ao time-to-market é uma tarefa inviável. Neste trabalho, é apresentada FRiDA, uma ferramenta de predição para acelerar a exploração de espaço de projeto de sistemas que usam aceleradores reconfiguráveis. A ferramenta proposta utiliza aprendizado de máquina e através da simulação de um subconjunto do espaço de projeto em um simulador de alto nível, modelos de regressão são treinados para predizer os custos de novas configurações arquiteturais não simuladas. Diferentes modelos de regressão foram considerados para serem usados por FRiDA, e os modelos baseados em comitês de regressores apresentaram os melhores custo-benefícios quando considerados aspectos como acurácia e taxa de predições por segundo. FRiDA possibilita ainda que o projetista defina quais aspectos do projeto deseja otimizar, além de permitir a inclusão de novos aspectos. E assim, permite explorar milhares de configurações arquiteturais e encontrar soluções de alta eficiência com uma baixa taxa de erro de predição. Usando uma heurística multiobjetiva, FRiDA entrega rapidamente ao projetista soluções que que satisfaçam a um ou a múltiplos aspectos conflitantes do projeto.