| Summary: | A complexidade no projeto de sistemas eletrônicos tem aumentado devido à evolução tecnológica e permite a concepção de sistemas inteiros em um único chip (SoCs – do inglês, Systems-on-Chip). Com o objetivo de reduzir a alta complexidade de projeto, custos de projeto e o tempo de lançamento do produto no mercado, os sistemas são desenvolvidos em módulos funcionais, pré-verificados e pré-projetados, denominados de núcleos de propriedade intelectual (IP – do inglês, Intellectual Property). Esses núcleos IP podem ser reutilizados de outros projetos ou adquiridos de terceiros. Entretanto, é necessário prover uma estrutura de comunicação para interligar esses núcleos e as estruturas atuais (barramentos) são inadequadas para atender as necessidades dos futuros SoCs (compartilhamento de banda, falta de escalabilidade). As redes-em-chip (NoCs{ XE "NoCs" } – do inglês, Networks-on-Chip) vêm sendo apresentadas como uma solução para atender essas restrições. No desenvolvimento de sistemas embarcados baseados em redes-em-chip, deve-se personalizar a rede para atendimento de restrições. Essa exploração de espaço de projeto (EEP), segundo uma infinidade de trabalhos, é realizada em tempo de projeto, supondo-se que é conhecido o perfil das aplicações que devem ser executadas pelo sistema. No entanto, cada vez mais sistemas embarcados aproximam-se de dispositivos genéricos de processamento (como palmtops), onde as tarefas a serem executadas não são inteiramente conhecidas a priori. Com a mudança dinâmica da carga de trabalho de um sistema embarcado, a busca pelo atendimento de requisitos pode então ser enfrentada por mecanismos adaptativos, que implementam dinamicamente a EEP. No âmbito deste trabalho, a EEP em tempo de execução provê mecanismos adaptativos que deverão realizar suas funções para atendimento de restrições de projeto. Consequentemente, EEP em tempo de execução pode permitir resultados ainda melhores, no que diz respeito a sistemas embarcados com restrições de projetos rígidas. É possível maximizar o tempo de duração da energia da bateria que alimenta um sistema embarcado ou, até mesmo, diminuir a taxa de perda de deadlines em um sistema de tempo real soft, realocando em tempo de execução tarefas de modo a gerar menor taxa de comunicação entre os processadores, desde que o sistema seja executado em um tempo suficiente para amortizar os custos de migração. Neste trabalho, foi utilizada a combinação de heurísticas de alocação da área dos Sistemas Computacionais Distribuídos como, por exemplo, algoritmos bin-packing e linear clustering. Resultados mostraram que a realocação de tarefas, utilizando uma combinação Worst-Fit e Linear Clustering, reduziu o consumo de energia e a taxa de perda de deadlines em 17% e 37%, respectivamente, utilizando o modelo de migração por cópia. === The complexity of electronic systems design has been increasing due to the technological evolution, which now allows the inclusion of a complete system on a single chip (SoC – System-on-Chip). In order to cope with the corresponding design complexity and reduce design costs and time-to-market, systems are built by assembling pre-designed and pre-verificated functional modules, called IP (Intellectual Property) cores. IP cores can be reused from previous designs or acquired from third-party vendors. However, an adequate communication architecture is required to interconnect these IP cores. Current communication architectures (busses) are unsuitable for the communication requirements of future SoCs (sharing of bandwidth, lack of scalability). Networks-on-Chip (NoC) arise as one of the solutions to fulfill these requirements. While developing NoC-based embedded systems, the NoC customization is mandatory to fulfill design constraints. This design space exploration (DSE), according to most approaches in the literature, is achieved at compile-time (off-line DSE), assuming the profiles of the tasks that will be executed in the embedded system are known a priori. However, nowadays, embedded systems are becoming more and more similar to generic processing devices (such as palmtops), where the tasks to be executed are not completely known a priori. Due to the dynamic modification of the workload of the embedded system, the fulfillment of requirements can be accomplished by using adaptive mechanisms that implement dynamically the DSE (run-time DSE or on-line DSE). In the scope of this work, DSE is on-line. In other words, when the system is running, adaptive mechanisms will be executed to fulfill the requirements of the system. Consequently, on-line DSE can achieve better results than off-line DSE alone, especially considering embedded systems with tight constraints. It is thus possible to maximize the lifetime of the battery that feeds an embedded system, or even to decrease the deadline miss ratio in a soft real-time system, for example by relocating tasks dynamically in order to generate less communication among the processors, provided that the system runs for enough execution time in order to amortize the migration overhead.In this work, a combination of allocation heuristics from the domain of Distributed Computing Systems is applied, for instance bin-packing and linear clustering algorithms. Results shows that applying task reallocation using the Worst-Fit and Linear Clustering combination reduces the energy consumption and deadline miss ratio by 17% and 37%, respectively, using the copy task migration model.
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