Projeto de GPGPUs Livre de Dark-Silicon com o MultiExplorer
Resumo
Este trabalho apresenta o aprimoramento do MultiExplorer como plataforma mais robusta para a investigação do espaço de projetos de arquiteturas GP-GPU. A ferramenta, antes limitada por barreiras de usabilidade, passa a oferecer configuração mais ágil de parâmetros, seleção facilitada de heurísticas e interpretação aprimorada de resultados. As melhorias ampliam seu potencial analítico, permitindo examinar com maior precisão os compromissos entre energia e desempenho em arquiteturas contemporâneas afetadas pelo efeito dark-silicon.
Referências
Ludgero, L. B., Damasceno, G. G., Rodrigues, S. S., dos Santos, R. R., and Duenha, L. D. (2024). Exploração do espaço de projetos de sistemas gpgpus ciente de dark-silicon. In Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WIC-SSCAD). SBC.
Moore, G. E. (1998). Cramming more components onto integrated circuits. Proceedings of the IEEE, 86(1):82–85.
Powell, E., Basu, A., and Mishra, P. (2019). Cool: A systematic multi-objective design space exploration framework with graphical interface. In Proceedings of the 2019 International Conference on Compilers, Architectures and Synthesis for Embedded Systems (CASES), pages 1–10.
Sonohata, R., Arigoni, D. C. A., Fernandes, E. R., dos Santos, R. R., and Duenha, L. D. (2023). Performance predictors for graphics processing units applied to dark-silicon-aware design space exploration. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 35(17):e6877.
Yang, X., Kim, S. K., Sengupta, D., Ketterlin, A., Jain, A., and Yalamanchili, S. (2020). Accelsim: An extensible simulation framework for validated gpu modeling. In 2020 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS), pages 53–64.
Moore, G. E. (1998). Cramming more components onto integrated circuits. Proceedings of the IEEE, 86(1):82–85.
Powell, E., Basu, A., and Mishra, P. (2019). Cool: A systematic multi-objective design space exploration framework with graphical interface. In Proceedings of the 2019 International Conference on Compilers, Architectures and Synthesis for Embedded Systems (CASES), pages 1–10.
Sonohata, R., Arigoni, D. C. A., Fernandes, E. R., dos Santos, R. R., and Duenha, L. D. (2023). Performance predictors for graphics processing units applied to dark-silicon-aware design space exploration. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 35(17):e6877.
Yang, X., Kim, S. K., Sengupta, D., Ketterlin, A., Jain, A., and Yalamanchili, S. (2020). Accelsim: An extensible simulation framework for validated gpu modeling. In 2020 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS), pages 53–64.
Publicado
04/12/2025
Como Citar
ZÁRATE, Marco Antônio R.; LUDGERO, Laura B.; DUENHA, Liana D..
Projeto de GPGPUs Livre de Dark-Silicon com o MultiExplorer. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DE GOIÁS (ERI-GO), 13. , 2025, Luziânia/GO.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 396-398.
DOI: https://doi.org/10.5753/erigo.2025.17682.
