A Hardware Task-Graph Scheduler for Reconfigurable Multi-tasking Systems

Reconfigurable hardware can be used to build a multitasking system where tasks are assigned to HW resources at run-time according to the requirements of the running applications. These tasks are frequently represented as direct acyclic graphs and their execution is typically controlled by an embedded processor that schedules the graph execution. In order to improve the efficiency of the system, the scheduler can apply prefetch and reuse techniques that can greatly reduce the reconfiguration latencies. For an embedded processor all these computations represent a heavy computational load that can significantly reduce the system performance. To overcome this problem we have implemented a HW scheduler using reconfigurable resources. In addition we have implemented both prefetch and replacement techniques that obtain as good results as previous complex SW approaches, while demanding just a few clock cycles to carry out the computations. We consider that the HW cost of the system (in our experiments 3% of a Virtex-II PRO xc2vp30 FPGA) is affordable taking into account the great efficiency of the techniques applied to hide the reconfiguration latency and the negligible run-time penalty introduced by the scheduler computations.

A Task-Graph Execution Manager for Reconfigurable Multi-tasking Systems

Reconfigurable hardware can be used to build multi tasking systems that dynamically adapt themselves to the requirements of the running applications. This is especially useful in embedded systems, since the available resources are very limited and the reconfigurable hardware can be reused for different applications. In these systems computations are frequently represented as task graphs that are executed taking into account their internal dependencies and the task schedule. The management of the task graph execution is critical for the system performance. In this regard, we have developed two dif erent versions, a software module and a hardware architecture, of a generic task-graph execution manager for reconfigurable multi-tasking systems. The second version reduces the run-time management overheads by almost two orders of magnitude. Hence it is especially suitable for systems with exigent timing constraints. Both versions include specific support to optimize the reconfiguration process.

Arquitectura de un sistema multi-agente para el soporte de la anotación funcional

Predecir la función biológica de secuencias de Ácido Desoxirribonucleico (ADN) es unos de los mayores desafíos a los que se enfrenta la Bioinformática. Esta tarea se denomina anotación funcional y es un proceso complejo, laborioso y que requiere mucho tiempo. Dado su impacto en investigaciones y anotaciones futuras, la anotación debe ser lo más able y precisa posible. Idealmente, las secuencias deberían ser estudiadas y anotadas manualmente por un experto, garantizando así resultados precisos y de calidad. Sin embargo, la anotación manual solo es factible para pequeños conjuntos de datos o genomas de referencia. Con la llegada de las nuevas tecnologías de secuenciación, el volumen de datos ha crecido signi cativamente, haciendo aún más crítica la necesidad de implementaciones automáticas del proceso. Por su parte, la anotación automática es capaz de manejar grandes cantidades de datos y producir un análisis consistente. Otra ventaja de esta aproximación es su rapidez y bajo coste en relación a la manual. Sin embargo, sus resultados son menos precisos que los manuales y, en general, deben ser revisados ( curados ) por un experto. Aunque los procesos colaborativos de la anotación en comunidad pueden ser utilizados para reducir este cuello de botella, los esfuerzos en esta línea no han tenido hasta ahora el éxito esperado. Además, el problema de la anotación, como muchos otros en el dominio de la Bioinformática, abarca información heterogénea, distribuida y en constante evolución. Una posible aproximación para superar estos problemas consiste en cambiar el foco del proceso de los expertos individuales a su comunidad, y diseñar las herramientas de manera que faciliten la gestión del conocimiento y los recursos. Este trabajo adopta esta línea y propone MASSA (Multi-Agent System to Support functional Annotation), una arquitectura de Sistema Multi-Agente (SMA) para Soportar la Anotación funcional...