Trabalho de Conclusão de Curso
Documento
Autoria
Unidade da USP
Data de Apresentação
Orientador
Banca
Soares Junior, Joao Navarro
Bonato, Vanderlei
Título em Português
Algoritmos genéticos como ferramenta de otimização multiobjetivo no contexto de co-projeto hardware/software
Palavras-chave em Português
Co-projeto hardware software
Otimização multiobjetivo
Dominância de Pareto
Hipervolume
Algoritmos genéticos
NSGA-II
Algoritmos genéticos paralelos
Bootstrap
FPGA
Nios II
Resumo em Português
O objetivo desse trabalho é realizar uma prova de conceito utilizando Algoritmos Genéticos como ferramenta de otimização multiobjetivo no contexto de Co-Projeto Hardware/- Software. Assume-se um particionamento e a partir dele, uma otimização de hardware é realizada. É proposta uma ferramenta baseada no MOGA NSGA-II com avaliação paralela que testa suas soluções em uma FPGA Intel/Altera a fim de realizar uma exploração orientada em um espaço de design. A intenção foi otimizar o soft-core Nios II para se adaptar a algoritmos, ou softwares, de referência. Foram utilizados a performance e o uso de recurso da FPGA como critérios de otimização. Cinco algoritmos foram referência para determinar o objetivo de performance. Os resultados preliminares demonstraram que a ferramenta proposta obteve respostas de mesma qualidade estatística que a referencia usada, um estimador da fronteira Pareto-Ótima. No entanto conclui-se não ser possível precisar a eficácia da ferramenta pois o número de experimentos não foi suficiente devido a limitações computacionais e de tempo.
Título em Inglês
Genetic algorithms as a multi objective optimization hardware/software codesign tool
Palavras-chave em Inglês
Hardware/software codesign
Multiobjective optimization
Pareto dominance
Genetic algorithms
Parallel genetic algorithms
Resumo em Inglês
The goal of this thesis is to implement a proof of concept using Genetic Algorithms as a Hardware/Software Codesign optimization tool. A partitioning is assumed and the hardware is evolved acording to a reference software. The proposed aplication is based on the MOGA NSGA-II and performs a design space exploration. The tested solutions are configured and benchmarked on a FPGA. The idea is to evolve the Nios II softcore to best suit a software benchmark using the least resources as possible. Five different benchmarks were used as reference software. The preliminary results show that the proposed tool reached a solution set statistically equivalent to the used reference, an estimtimator of the Pareto-Optimal frontier. However, it was not possible to assert the overall performance of the tool since more runs and experiments would be needed. This was not possible because of limited time and computational resources.
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Data de Publicação
2019-03-27
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