Synthesis of FPGA-based accelerators implementing recursive algorithms

O desenvolvimento de sistemas computacionais é um processo complexo, com múltiplas etapas, que requer uma análise profunda do problema, levando em consideração as limitações e os requisitos aplicáveis. Tal tarefa envolve a exploração de técnicas alternativas e de algoritmos computacionais para optimizar o sistema e satisfazer os requisitos estabelecidos. Neste contexto, uma das mais importantes etapas é a análise e implementação de algoritmos computacionais. Enormes avanços tecnológicos no âmbito das FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) tornaram possível o desenvolvimento de sistemas de engenharia extremamente complexos. Contudo, o número de transístores disponíveis por chip está a crescer mais rapidamente do que a capacidade que temos para desenvolver sistemas que tirem proveito desse crescimento. Esta limitação já bem conhecida, antes de se revelar com FPGAs, já se verificava com ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) e tem vindo a aumentar continuamente. O desenvolvimento de sistemas com base em FPGAs de alta capacidade envolve uma grande variedade de ferramentas, incluindo métodos para a implementação eficiente de algoritmos computacionais. Esta tese pretende proporcionar uma contribuição nesta área, tirando partido da reutilização, do aumento do nível de abstracção e de especificações algorítmicas mais automatizadas e claras. Mais especificamente, é apresentado um estudo que foi levado a cabo no sentido de obter critérios relativos à implementação em hardware de algoritmos recursivos versus iterativos. Depois de serem apresentadas algumas das estratégias para implementar recursividade em hardware mais significativas, descreve-se, em pormenor, um conjunto de algoritmos para resolver problemas de pesquisa combinatória (considerados enquanto exemplos de aplicação). Versões recursivas e iterativas destes algoritmos foram implementados e testados em FPGA. Com base nos resultados obtidos, é feita uma cuidada análise comparativa. Novas ferramentas e técnicas de investigação que foram desenvolvidas no âmbito desta tese são também discutidas e demonstradas.

A recursive construction of the regular exceptional graphs with least eigenvalue -2

In spectral graph theory a graph with least eigenvalue 2 is exceptional if it is connected, has least eigenvalue greater than or equal to 2, and it is not a generalized line graph. A ðk; tÞ-regular set S of a graph is a vertex subset, inducing a k-regular subgraph such that every vertex not in S has t neighbors in S. We present a recursive construction of all regular exceptional graphs as successive extensions by regular sets.

An alternative benchmarking approach for electricity utility regulation using maximum entropy

The main purpose of this study is to present an alternative benchmarking approach that can be used by national regulators of utilities. It is widely known that the lack of sizeable data sets limits the choice of the benchmarking method and the specification of the model to set price controls within incentive-based regulation. Ill-posed frontier models are the problem that some national regulators have been facing. Maximum entropy estimators are useful in the estimation of such ill-posed models, in particular in models exhibiting small sample sizes, collinearity and non-normal errors, as well as in models where the number of parameters to be estimated exceeds the number of observations available. The empirical study involves a sample data used by the Portuguese regulator of the electricity sector to set the parameters for the electricity distribution companies in the regulatory period of 2012-2014. DEA and maximum entropy methods are applied and the efficiency results are compared.