piFlowMR - Uma nova arquitetura a fluxo de dados dinâmico, escalável e com múltiplos anéis, implementada em um cluster de FPGAs de baixo custo (2021)
- Authors:
- Autor USP: SILVA JÚNIOR, JOSÉ TEIXEIRA DA - IFSC
- Unidade: IFSC
- Sigla do Departamento: FCM
- DOI: 10.11606/T.76.2021.tde-16022022-111443
- Subjects: ARQUITETURA E ORGANIZAÇÃO DE COMPUTADORES; ARQUITETURAS PARALELAS
- Keywords: Arquiteturas de computadores não-convencionais paralelas; Bluespec; Dataflow; Escalabilidade; Fluxo de dados; Multianel; Multiring; Non-conventional parallel computer architectures; Scalability
- Language: Português
- Abstract: Durante muitos anos, o ganho em desempenho computacional foi alcançado principalmente a partir da evolução na tecnologia, com a introdução de novas famílias de processadores com frequência de operação cada vez mais alta. Entretanto, limitação físicas passaram a impedir que este aumento pudesse seguir avançando. Nos últimos anos, o paralelismo se tornou a principal fonte de exploração para ganho em desempenho computacional. Porém, a grande quantidade de elementos de processamento, métodos de programação e arquiteturas distintas, acabaram tornando o processo de exploração desta capacidade computacional demasiado laborioso. O modelo a fluxo de dados trata de uma arquitetura de computadores não convencional, que tem a finalidade de garantir a exploração de paralelismo de forma nativa. Este trabalho visa a implementação de um protótipo funcional deste modelo de computação paralela, inspirada no conjunto de instruções da Máquina a Fluxo de Dados de Manchester, a partir de um cluster FPGAs de baixo custo, em um formato que garanta uma boa capacidade para escalabilidade, capaz de explorar até centenas de unidades de processamento, em um sistema que ficou conhecido como Multianel. A implementação deste protótipo funcional levou à verificação de speedups que atingem a ordem de algumas dezenas, para programas com grande capacidade de paralelismo, não derivados de estruturas de dados regulares
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2021
- Data da defesa: 13.12.2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SILVA JÚNIOR, José Teixeira da. piFlowMR - Uma nova arquitetura a fluxo de dados dinâmico, escalável e com múltiplos anéis, implementada em um cluster de FPGAs de baixo custo. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-16022022-111443/. Acesso em: 24 fev. 2026. -
APA
Silva Júnior, J. T. da. (2021). piFlowMR - Uma nova arquitetura a fluxo de dados dinâmico, escalável e com múltiplos anéis, implementada em um cluster de FPGAs de baixo custo (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-16022022-111443/ -
NLM
Silva Júnior JT da. piFlowMR - Uma nova arquitetura a fluxo de dados dinâmico, escalável e com múltiplos anéis, implementada em um cluster de FPGAs de baixo custo [Internet]. 2021 ;[citado 2026 fev. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-16022022-111443/ -
Vancouver
Silva Júnior JT da. piFlowMR - Uma nova arquitetura a fluxo de dados dinâmico, escalável e com múltiplos anéis, implementada em um cluster de FPGAs de baixo custo [Internet]. 2021 ;[citado 2026 fev. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-16022022-111443/ - PIFLOW - projeto, simulação e implementação de um protótipo dataflow em FPGA
- πFlowMR: um protótipo baseado no modelo a fluxo de dados, escalável, implementado em um cluster de FPGAs de baixo custo
- πFlowMR: um protótipo dataflow escalável, implementado em um cluster de FPGAs de baixo custo
- FlowMR: um protótipo baseado no modelo a fluxo de dados dinâmico, escalável, implementado em um cluster de FPGAs de baixo custo
- piFlowMR: um protótipo baseado no modelo a fluxo de dados dinâmico, escalável, implementado em um cluster de FPGAs de baixo custo
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.76.2021.tde-16022022-111443 (Fonte: oaDOI API)
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