Arquitetura Heterogênea CPU+FPGA para Análise Formal de Conceitos

Abstract

Algoritmos para análise formal de conceitos são amplamente estudados para extrair padrões de inteligência computacional e descoberta de conhecimento. No entanto, eles exigem processamento de alto desempenho devido às suas caracterı́sticas combinatórias. Neste trabalho, foi projetada e avaliada uma arquitetura heterogênea de CPU+FPGA para acelerar a extração de conceitos em grandes conjuntos de dados. Os resultados encontrados mostram um speedup de até 3,95x com até 120,63x mais operações por Watt em relação a uma versão executada em CPU. Em comparação com o software In-Close2-BDD, essa arquitetura é mais rápida (e.g. 4,06x) para vários conjuntos de dados, processando até 1 milhão de objetos.