Algoritmos de Otimização para Simulação Distribuída de Arquiteturas Complexas

J. Pereira, Rafael R. dos Santos, J. Furtado, T. G. S. D. Santos
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Abstract

O projeto de arquiteturas de computadores complexas envolve diversas etapas e pode levar vários anos de desenvolvimento. Desse modo, é comum usar simulação com a finalidade de estudar os efeitos de novos mecanismos e das diversas modificações e atualizações na arquitetura, já que a implementação direta é proibitiva em função do tempo, custo e complexidade. Mesmo usando simulação, a busca pela melhor configuração pode ser onerosa em decorrência da diversidade de parâmetros que podem mudar e afetar o comportamento da arquitetura. Este trabalho utiliza uma implementação de um algoritmo genético para a otimização e automatização da busca de configurações em simulação de arquiteturas de computadores. Os resultados mostram que, dentro do espaço de busca apresentado no artigo, o tempo de execução das simulações reduz em até 91%, se comparado à busca exaustiva. Além disso, os resultados encontrados pelo algoritmo genético representam valores com precisão acima de 97% com relação à solução ótima. Para diminuir ainda mais o tempo na obtenção dos resultados, o processamento das simulações executadas pelo algoritmo genético foi distribuído em um agregado e uma grade. Essa versão distribuída reduziu em mais de 80% o tempo de execução, quando comparado à execução seqüencial do mesmo algoritmo genético.
复杂架构分布式仿真的优化算法
复杂计算机体系结构的设计涉及几个步骤,可能需要几年的开发时间。因此,通常使用仿真来研究新机制的影响以及体系结构中的各种修改和更新,因为直接实现由于时间、成本和复杂性而令人望而却步。即使使用模拟,寻找最佳配置也可能是昂贵的,因为可以改变和影响体系结构行为的参数的多样性。本文采用遗传算法的实现来优化和自动化计算机架构仿真中的配置搜索。结果表明,在本文提出的搜索空间内,与详尽搜索相比,模拟的执行时间减少了91%。此外,遗传算法的结果相对于最优解的准确率在97%以上。为了进一步减少获得结果的时间,将遗传算法执行的模拟处理分布在聚合体和网格中。与相同遗传算法的顺序执行相比,这种分布式版本减少了80%以上的执行时间。
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