Dissertação
UVE Streaming Engine: Hardware Implementation and Evaluation EVALUATED
A tecnologia tem vindo a evoluir ao longo do tempo, quer a nível de aplicações específicas como a Inteligência Artifical (IA), Machine Learning (ML), Big Data, e processsamento de vídeo e imagens, quer a nível de melhorias na infraestrutura computational, como General Purpose Processors (GPP), Graphics Processing Units (GPU), e Aceleradores. Contudo, apesar do progresso dos sistemas computacionais, existe uma certa dificuldade em estes acompanharem a evolução e necessidades destas data-centric applications. Esta tese realça a importância do acesso à memória de forma eficiente nos sistemas computacionais, com destaque no impacto que a transferencia e manipulação de dados tem no desempenho do sistema. Técnicas como prefetching, stream de dados, processamento vectorial são exploradas como possíveis métodos que levam a maior throughput e eficiência energética. Este trabalho avalia quantitivamente a eficácia da integração de um streaming engine e de operações do tipo Single Instruction Multiple Data (SIMD), na arquitetura de um processador, obtendo-se resultados de viabilidade e de mais valias na adopção destas técnicas na melhoria do desempenho computacional.
novembro 26, 2024, 9:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado
ORIENTADOR
Nuno Filipe Simões Santos Moraes da Silva Neves
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Investigador Auxiliar Convidado