4 resultados para planificador

em Universidade Complutense de Madrid


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El presente trabajo estudia la viabilidad a la hora de aplicar un modelo de programación basado en la extracción de paralelismo a nivel de tareas sobre distintas arquitecturas heterogéneas basadas en un procesador multinúcleo de propósito general acelerado con uno o más aceleradores hardware. Se ha implementado una aplicación completa cuyo objetivo es la detección de bordes en una imagen (implementando el Algoritmo de Canny), y se ha evaluado en detalle su rendimiento sobre distintos tipos de arquitecturas, incluyendo CPUs multinúcleo de última generación, sistemas multi-GPU y una arquitectura objetivo basada en procesadores ARM Cortex-A15 acelerados mediante un DSP C66x de la compañía Texas Instruments. Los resultados experimentales demuestran la viabilidad de este tipo de implementación también para arquitecturas heterogéneas novedosas como esta última, e ilustran la facilidad de programación que introduce este tipo de modelos de programación sobre arquitecturas de propósito específico.

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Los procesadores multicore asimétricos con repertorio común de instrucciones (AMPsAsymmetric Multicore Processors) han sido propuestos recientemente como alternativa de bajo consumo a los procesadores multicore simétricos convencionales. Los AMPs combinan, en un mismo chip, cores rápidos de alto rendimiento, con cores más lentos y sencillos de consumo reducido. Uno de los ejemplos más destacados de procesador multicore asimétrico es el procesador big.LITTLE de ARM, que incorporan algunos modelos de teléfonos móviles y tablets disponibles en la actualidad. Trabajos previos han demostrado que para explotar los beneficios potenciales de los procesadores multicore asimétricos, el sistema operativo debe tener en cuenta el beneficio relativo (speedup) que cada aplicación experimenta al ejecutar en un core rápido frente a un core lento. Actualmente, los planificadores por defecto de los sistemas operativos de propósito general no tienen en cuenta la diversidad de speedups entre aplicaciones que puede estar presente en una carga de trabajo multiprogramada. En consecuencia, la asignación de aplicaciones a cores que hacen estos planificadores no extrae el máximo rendimiento por vatio de la plataforma. Recientemente se han realizado extensiones en el kernel Linux para ofrecer un mejor soporte de planificación en multicore asimétricos. Sin embargo, estas extensiones del planificador, utilizadas fundamentalmente en dispositivos móviles con el sistema operativo Android, tampoco tienen en cuenta la diversidad de speedups en las aplicaciones de la carga de trabajo. Por lo tanto estas extensiones no constituyen una aproximación robusta desde el punto de vista de la eficiencia energética. En este proyecto se lleva a cabo la evaluación exhaustiva de distintos algoritmos de planificación para multicore asimétricos sobre una plataforma provista de un procesador ARM big.LITTLE. El principal objetivo del estudio es cuantificar el grado de eficiencia energética y el rendimiento global proporcionado por implementaciones de estos algoritmos en el kernel Linux sobre hardware multicore asimétrico real.

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Las arquitecturas asimétricas, formadas por varios procesadores con el mismo repertorio de instrucciones pero distintas características de rendimiento y consumo, ofrecen muchas posibilidades de optimización del rendimiento y/o el consumo en la ejecución de aplicaciones paralelas. La planificación de tareas sobre dichas arquitecturas de forma que se aprovechen de manera eficiente los distintos recursos, es muy compleja y se suele abordar utilizando modelos de programación paralelos, que permiten al programador especificar el paralelismo de las tareas, y entornos de ejecución que explotan dinámicamente dicho paralelismo. En este trabajo hemos modificado uno de los planificadores de tareas más utilizados en la actualidad para intentar aprovechar todos los recursos al máximo, cuando el rendimiento así lo necesite, o para conseguir la mejor eficiencia energética posible, cuando el consumo sea más prioritario. También se ha utilizado una biblioteca desarrollada específicamente para la arquitectura asimétrica objeto de estudio en la Universidad de Texas, Austin. Para obtener el máximo rendimiento se han agrupado los núcleos del sistema en dos niveles: hay un cluster simétrico de núcleos virtuales idénticos, cada uno de los cuales está compuesto por un conjunto de núcleos asimétricos. El planificador de tareas asigna trabajo a los núcleos virtuales, de manera idéntica a como lo haría en un sistema multinúcleo simétrico, y la biblioteca se encarga de repartir el trabajo entre los núcleos asimétricos. El trabajo ha consistido en integrar dicha biblioteca con el planificador de tareas. Para mejorar la eficiencia energética se han incluido en el planificador de tareas políticas de explotación de los modos de bajo consumo de la arquitectura y también de apagado o no asignación de carga de trabajo a algunos de los núcleos, que se activan en tiempo de ejecución cuando se detecta que la aplicación no necesita todos los recursos disponibles en la arquitectura.

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La Generación automática de historias es un camino que empezó a recorrerse a principios de los años 70. El objetivo de este campo es el de dotar de una cualidad humana, la creatividad, a una inteligencia artificial con el fin de que sea capaz de reproducir esta capacidad y demostrar que es competente para narrar una historia. Si bien es cierto que es un campo sobre el que ya se ha trabajado y debatido en innumerables ocasiones, es igual de cierto que las soluciones dadas no cubren el problema en su totalidad. Intentando aportar un granito de arena a esta investigación, este proyecto trata de crear historias a través de personajes independientes e imprevisibles capaces de controlar de manera autónoma y personal sus propias decisiones con el fin de crear historias variadas dentro de un mismo entorno. Para cumplir este propósito existe un campo concreto que es la Generación de historias a través de Agentes Inteligentes. Estos Agentes representan entidades software con una inteligencia artificial avanzada que les permite percibir su entorno e interactuar con él, comunicándose con otros Agentes mientras tratan de cumplir objetivos específicos que se les presentarán a lo largo de la historia, los cuales provocarán que surjan conflictos de interés entre los distintos Agentes que se resolverán mediante simulaciones, donde se deciden los resultados de estos conflictos que al narrarse generan la historia. Para poder producir esta idea, se desarrolla una aplicación en Java que mediante un sistema de Agentes Inteligentes consigue a través de la planificación de distintos objetivos crear por medio de simulaciones un número relevante de historias variadas. Para ello, se necesitará de la plataforma JADE, que permite interactuar con los agentes, un planificador externo y un simulador capaz de realizar las susodichas simulaciones. Siguiendo este proceso, ya explorado en anteriores investigaciones de esta facultad, se propone un sistema de generación de historias variadas capaz de trabajar con un número mayor de Agentes, así como de generar personajes más profundos y un entorno con mayor complejidad. A través de este sistema se pretende que las historias se produzcan en mundos variados, con numerosos personajes capaces de actuar de manera distinta en cada simulación. Estos personajes contarán con sus propias normas así como sus rasgos y características que los definirán como únicos, serán capaces de interactuar con objetos y tendrán un sistema más variado de generación de frases para reflejarse en la narración, favoreciendo enormemente la diversidad a la hora de generar historias. A continuación, se exponen las pruebas realizadas y las soluciones obtenidas en el desarrollo de la aplicación y se explica el plan de trabajo, documentando las bases técnicas de las tecnologías usadas así como detallando en profundidad el trabajo realizado, con el objetivo de poder continuar este trabajo de investigación o aportar experiencia para futuras investigaciones relacionadas con el tema.