Darwin: uma framework de otimização clusterizável - Rusa, Henrique A.; Kruger, Kleber; Azevedo, Rodolfo (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP); 2020: Anais da XI Escola Regional de Alto Desempenho de São PauloDO - 10.5753/eradsp.2020.16898, 2020)
Neste artigo apresentamos Darwin, uma ferramenta de otimização de aplicações a partir do uso de algoritmos meta-heurísticos. A ferramenta dispõe de três otimizações: algoritmo genético, particle swarm e evolução diferencial. Conta também com dois backends para execução, o primeiro focado no uso de um cluster e o segundo no uso de recursos computacionais locais. Utilizou-se o simulador de arquitetura x86 Sniper com o benchmark Parsec, otimizando-se parâmetros de cache, para validar a ferramenta desenvolvida. Ao final, avalia-se que a ferramenta permite a otimização utilizando somente algoritmos de forma simplificada e paralelizável.