Diseño de itinerarios de aprendizaje sobre Moodle para asignaturas de redes de computadores basados en virtualización mediante software libre

El diseño de recursos educacionales y materiales didácticos vía on-line permite mejorar el aprendizaje autónomo y a distancia (o no presencial). El proceso de convergencia Europea del Espacio de Educación Superior determina que el empleo de este tipo de recursos dota al estudiante de más flexibilidad, aunque la metodología de educación dominante sea la tradicional (es decir, las clases presenciales). Los recursos educacionales on-line juegan un rol importante en este contexto. En trabajos previos se ha experimentado diseñando cursos con ayuda de un LCMS (Learning Content Management System) como el Moodle corporativo de la UA, incorporando documentos SCORM para diseñar lecciones de autoevaluación, con laboratorios virtuales y otras herramientas de simulación de diseño propio (KIVANS, applets KIVANS+EJS). En esta nueva red se pretende generar nuevos recursos didácticos basados en software libre. Ninguno de los laboratorios virtuales desarrollados hasta ahora permiten a los alumnos poner en práctica los desarrollos de las clases presenciales a distancia. Para ello, usando el software de libre distribución GNS3, y teniendo como base la configuración de la red del laboratorio L24 de la EPS, se pretende construir un entorno virtual que simule las posibilidades reales de este laboratorio.

An application of fuzzy logic for hardware/software partitioning in embedded systems

Hardware/Software partitioning (HSP) is a key task for embedded system co-design. The main goal of this task is to decide which components of an application are to be executed in a general purpose processor (software) and which ones, on a specific hardware, taking into account a set of restrictions expressed by metrics. In last years, several approaches have been proposed for solving the HSP problem, directed by metaheuristic algorithms. However, due to diversity of models and metrics used, the choice of the best suited algorithm is an open problem yet. This article presents the results of applying a fuzzy approach to the HSP problem. This approach is more flexible than many others due to the fact that it is possible to accept quite good solutions or to reject other ones which do not seem good. In this work we compare six metaheuristic algorithms: Random Search, Tabu Search, Simulated Annealing, Hill Climbing, Genetic Algorithm and Evolutionary Strategy. The presented model is aimed to simultaneously minimize the hardware area and the execution time. The obtained results show that Restart Hill Climbing is the best performing algorithm in most cases.

Algoritmos metaheurísticos en el problema del particionado hardware/software de sistemas embebidos

El particionado hardware/software es una tarea fundamental en el co-diseño de sistemas embebidos. En ella se decide, teniendo en cuenta las métricas de diseño, qué componentes se ejecutarán en un procesador de propósito general (software) y cuáles en un hardware específico. En los últimos años se han propuesto diversas soluciones al problema del particionado dirigidas por algoritmos metaheurísticos. Sin embargo, debido a la diversidad de modelos y métricas utilizadas, la elección del algoritmo más apropiado sigue siendo un problema abierto. En este trabajo se presenta una comparación de seis algoritmos metaheurísticos: Búsqueda aleatoria (Random search), Búsqueda tabú (Tabu search), Recocido simulado (Simulated annealing), Escalador de colinas estocástico (Stochastic hill climbing), Algoritmo genético (Genetic algorithm) y Estrategia evolutiva (Evolution strategy). El modelo utilizado en la comparación está dirigido a minimizar el área ocupada y el tiempo de ejecución, las restricciones del modelo son consideradas como penalizaciones para incluir en el espacio de búsqueda otras soluciones. Los resultados muestran que los algoritmos Escalador de colinas estocástico y Estrategia evolutiva son los que mejores resultados obtienen en general, seguidos por el Algoritmo genético.

Selective SWIFT-R. A Flexible Software-Based Technique for Soft Error Mitigation in Low-Cost Embedded Systems

Commercial off-the-shelf microprocessors are the core of low-cost embedded systems due to their programmability and cost-effectiveness. Recent advances in electronic technologies have allowed remarkable improvements in their performance. However, they have also made microprocessors more susceptible to transient faults induced by radiation. These non-destructive events (soft errors), may cause a microprocessor to produce a wrong computation result or lose control of a system with catastrophic consequences. Therefore, soft error mitigation has become a compulsory requirement for an increasing number of applications, which operate from the space to the ground level. In this context, this paper uses the concept of selective hardening, which is aimed to design reduced-overhead and flexible mitigation techniques. Following this concept, a novel flexible version of the software-based fault recovery technique known as SWIFT-R is proposed. Our approach makes possible to select different registers subsets from the microprocessor register file to be protected on software. Thus, design space is enriched with a wide spectrum of new partially protected versions, which offer more flexibility to designers. This permits to find the best trade-offs between performance, code size, and fault coverage. Three case studies have been developed to show the applicability and flexibility of the proposal.

Partición hardware software de un codificador JPEG utilizando escalador de colinas estocástico

La partición hardware/software es una etapa clave dentro del proceso de co-diseño de los sistemas embebidos. En esta etapa se decide qué componentes serán implementados como co-procesadores de hardware y qué componentes serán implementados en un procesador de propósito general. La decisión es tomada a partir de la exploración del espacio de diseño, evaluando un conjunto de posibles soluciones para establecer cuál de estas es la que mejor balance logra entre todas las métricas de diseño. Para explorar el espacio de soluciones, la mayoría de las propuestas, utilizan algoritmos metaheurísticos; destacándose los Algoritmos Genéticos, Recocido Simulado. Esta decisión, en muchos casos, no es tomada a partir de análisis comparativos que involucren a varios algoritmos sobre un mismo problema. En este trabajo se presenta la aplicación de los algoritmos: Escalador de Colinas Estocástico y Escalador de Colinas Estocástico con Reinicio, para resolver el problema de la partición hardware/software. Para validar el empleo de estos algoritmos se presenta la aplicación de este algoritmo sobre un caso de estudio, en particular la partición hardware/software de un codificador JPEG. En todos los experimentos es posible apreciar que ambos algoritmos alcanzan soluciones comparables con las obtenidas por los algoritmos utilizados con más frecuencia.

Virtualización de Redes de Computadores con GNS3: Evaluación de soluciones para el aprendizaje a distancia

El diseño de los recursos educativos permite a los estudiantes modificar su proceso de aprendizaje. En particular, los recursos educativos on-line descargables han sido utilizados con éxito en la educación en ingeniería en los últimos años. Por lo general, estos recursos son gratuitos y accesibles desde la web. Además, son diseñados y desarrollados por profesores y usados por sus estudiantes. Pero, rara vez se desarrollan por los estudiantes con el fin de ser utilizados por otros estudiantes. En este artículo, profesores y estudiantes trabajan juntos para implementar recursos educativos de libre distribución, que puedan ser utilizados por los estudiantes para mejorar el proceso de aprendizaje de redes de computadores en los estudios de ingeniería. En particular, se virtualizan topologías de red para modelar redes LAN (Local Area Network) y MAN (Metropolitan Area Network) con el fin de simular el comportamiento de los enlaces y nodos cuando están interconectados con diferente diseño físico y lógico. Para ello, usando el software de libre distribución GNS3, y teniendo como base la configuración de la red del laboratorio L24 de la EPS, se construye un entorno virtual que simula las posibilidades reales de este laboratorio.

S-SETA: Selective Software-Only Error-Detection Technique Using Assertions

Software-based techniques offer several advantages to increase the reliability of processor-based systems at very low cost, but they cause performance degradation and an increase of the code size. To meet constraints in performance and memory, we propose SETA, a new control-flow software-only technique that uses assertions to detect errors affecting the program flow. SETA is an independent technique, but it was conceived to work together with previously proposed data-flow techniques that aim at reducing performance and memory overheads. Thus, SETA is combined with such data-flow techniques and submitted to a fault injection campaign. Simulation and neutron induced SEE tests show high fault coverage at performance and memory overheads inferior to the state-of-the-art.

A Hardware-Software Approach for On-Line Soft Error Mitigation in Interrupt-Driven Applications

Integrity assurance of configuration data has a significant impact on microcontroller-based systems reliability. This is especially true when running applications driven by events which behavior is tightly coupled to this kind of data. This work proposes a new hybrid technique that combines hardware and software resources for detecting and recovering soft-errors in system configuration data. Our approach is based on the utilization of a common built-in microcontroller resource (timer) that works jointly with a software-based technique, which is responsible to periodically refresh the configuration data. The experiments demonstrate that non-destructive single event effects can be effectively mitigated with reduced overheads. Results show an important increase in fault coverage for SEUs and SETs, about one order of magnitude.