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.

Real-time 3D semi-local surface patch extraction using GPGPU

Feature vectors can be anything from simple surface normals to more complex feature descriptors. Feature extraction is important to solve various computer vision problems: e.g. registration, object recognition and scene understanding. Most of these techniques cannot be computed online due to their complexity and the context where they are applied. Therefore, computing these features in real-time for many points in the scene is impossible. In this work, a hardware-based implementation of 3D feature extraction and 3D object recognition is proposed to accelerate these methods and therefore the entire pipeline of RGBD based computer vision systems where such features are typically used. The use of a GPU as a general purpose processor can achieve considerable speed-ups compared with a CPU implementation. In this work, advantageous results are obtained using the GPU to accelerate the computation of a 3D descriptor based on the calculation of 3D semi-local surface patches of partial views. This allows descriptor computation at several points of a scene in real-time. Benefits of the accelerated descriptor have been demonstrated in object recognition tasks. Source code will be made publicly available as contribution to the Open Source Point Cloud Library.

Parallel Computational Intelligence-Based Multi-Camera Surveillance System

In this work, we present a multi-camera surveillance system based on the use of self-organizing neural networks to represent events on video. The system processes several tasks in parallel using GPUs (graphic processor units). It addresses multiple vision tasks at various levels, such as segmentation, representation or characterization, analysis and monitoring of the movement. These features allow the construction of a robust representation of the environment and interpret the behavior of mobile agents in the scene. It is also necessary to integrate the vision module into a global system that operates in a complex environment by receiving images from multiple acquisition devices at video frequency. Offering relevant information to higher level systems, monitoring and making decisions in real time, it must accomplish a set of requirements, such as: time constraints, high availability, robustness, high processing speed and re-configurability. We have built a system able to represent and analyze the motion in video acquired by a multi-camera network and to process multi-source data in parallel on a multi-GPU architecture.

Efficient tool path computation using multi-core GPUs

Tool path generation is one of the most complex problems in Computer Aided Manufacturing. Although some efficient strategies have been developed, most of them are only useful for standard machining. However, the algorithms used for tool path computation demand a higher computation performance, which makes the implementation on many existing systems very slow or even impractical. Hardware acceleration is an incremental solution that can be cleanly added to these systems while keeping everything else intact. It is completely transparent to the user. The cost is much lower and the development time is much shorter than replacing the computers by faster ones. This paper presents an optimisation that uses a specific graphic hardware approach using the power of multi-core Graphic Processing Units (GPUs) in order to improve the tool path computation. This improvement is applied on a highly accurate and robust tool path generation algorithm. The paper presents, as a case of study, a fully implemented algorithm used for turning lathe machining of shoe lasts. A comparative study will show the gain achieved in terms of total computing time. The execution time is almost two orders of magnitude faster than modern PCs.

An approach to the application of shift-and-add algorithms on engineering and industrial processes

Different kinds of algorithms can be chosen so as to compute elementary functions. Among all of them, it is worthwhile mentioning the shift-and-add algorithms due to the fact that they have been specifically designed to be very simple and to save computer resources. In fact, almost the only operations usually involved with these methods are additions and shifts, which can be easily and efficiently performed by a digital processor. Shift-and-add algorithms allow fairly good precision with low cost iterations. The most famous algorithm belonging to this type is CORDIC. CORDIC has the capability of approximating a wide variety of functions with only the help of a slight change in their iterations. In this paper, we will analyze the requirements of some engineering and industrial problems in terms of type of operands and functions to approximate. Then, we will propose the application of shift-and-add algorithms based on CORDIC to these problems. We will make a comparison between the different methods applied in terms of the precision of the results and the number of iterations required.

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.

Exact Numerical Processing

Paper submitted to Euromicro Symposium on Digital Systems Design (DSD), Belek-Antalya, Turkey, 2003.

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.

Aceleración de Algoritmos en Procesadores Multicore, GPGPU y FPGA

El avance en la potencia de cómputo en nuestros días viene dado por la paralelización del procesamiento, dadas las características que disponen las nuevas arquitecturas de hardware. Utilizar convenientemente este hardware impacta en la aceleración de los algoritmos en ejecución (programas). Sin embargo, convertir de forma adecuada el algoritmo en su forma paralela es complejo, y a su vez, esta forma, es específica para cada tipo de hardware paralelo. En la actualidad los procesadores de uso general más comunes son los multicore, procesadores paralelos, también denominados Symmetric Multi-Processors (SMP). Hoy en día es difícil hallar un procesador para computadoras de escritorio que no tengan algún tipo de paralelismo del caracterizado por los SMP, siendo la tendencia de desarrollo, que cada día nos encontremos con procesadores con mayor numero de cores disponibles. Por otro lado, los dispositivos de procesamiento de video (Graphics Processor Units - GPU), a su vez, han ido desarrollando su potencia de cómputo por medio de disponer de múltiples unidades de procesamiento dentro de su composición electrónica, a tal punto que en la actualidad no es difícil encontrar placas de GPU con capacidad de 200 a 400 hilos de procesamiento paralelo. Estos procesadores son muy veloces y específicos para la tarea que fueron desarrollados, principalmente el procesamiento de video. Sin embargo, como este tipo de procesadores tiene muchos puntos en común con el procesamiento científico, estos dispositivos han ido reorientándose con el nombre de General Processing Graphics Processor Unit (GPGPU). A diferencia de los procesadores SMP señalados anteriormente, las GPGPU no son de propósito general y tienen sus complicaciones para uso general debido al límite en la cantidad de memoria que cada placa puede disponer y al tipo de procesamiento paralelo que debe realizar para poder ser productiva su utilización. Los dispositivos de lógica programable, FPGA, son dispositivos capaces de realizar grandes cantidades de operaciones en paralelo, por lo que pueden ser usados para la implementación de algoritmos específicos, aprovechando el paralelismo que estas ofrecen. Su inconveniente viene derivado de la complejidad para la programación y el testing del algoritmo instanciado en el dispositivo. Ante esta diversidad de procesadores paralelos, el objetivo de nuestro trabajo está enfocado en analizar las características especificas que cada uno de estos tienen, y su impacto en la estructura de los algoritmos para que su utilización pueda obtener rendimientos de procesamiento acordes al número de recursos utilizados y combinarlos de forma tal que su complementación sea benéfica. Específicamente, partiendo desde las características del hardware, determinar las propiedades que el algoritmo paralelo debe tener para poder ser acelerado. Las características de los algoritmos paralelos determinará a su vez cuál de estos nuevos tipos de hardware son los mas adecuados para su instanciación. En particular serán tenidos en cuenta el nivel de dependencia de datos, la necesidad de realizar sincronizaciones durante el procesamiento paralelo, el tamaño de datos a procesar y la complejidad de la programación paralela en cada tipo de hardware.

FPGA implementation of a multi-population PBIL algorithm

Evolutionary-based algorithms play an important role in finding solutions to many problems that are not solved by classical methods, and particularly so for those cases where solutions lie within extreme non-convex multidimensional spaces. The intrinsic parallel structure of evolutionary algorithms are amenable to the simultaneous testing of multiple solutions; this has proved essential to the circumvention of local optima, and such robustness comes with high computational overhead, though custom digital processor use may reduce this cost. This paper presents a new implementation of an old, and almost forgotten, evolutionary algorithm: the population-based incremental learning method. We show that the structure of this algorithm is well suited to implementation within programmable logic, as compared with contemporary genetic algorithms. Further, the inherent concurrency of our FPGA implementation facilitates the integration and testing of micro-populations.

Avaliação nutricional e antropométrica de praticantes de exercício físico em ginásio

A preocupação acrescida com a condição e aparência física, refletem-se em cuidados com o estado de saúde e bem-estar e são, nos últimos anos, responsáveis pela expansão dos ginásios e health clubs.Mas, atividade física e a alimentação estão intimamente ligadas, tanto no que respeita à estética como também, com maiores preocupações, no que respeita à saúde. Daí que as duas vertentes estejam ligadas à imagem de pessoas saudáveis e vigorosas. Na verdade, a capacidade de rendimento do organismo melhora com a nutrição adequada. A avaliação da composição corporal é um importante aspeto na determinação da condição física e permite-nos observar as alterações fisiológicas produzidas pelos programas de atividade física e/ou alimentares, oferecendo informações quanto a sua eficiência ou possíveis correções a serem efetuadas. Pretendeu-se com o presente estudo caracterizar os hábitos alimentares e a composição corporal dos indivíduos praticantes de exercício físico num ginásio do Concelho de Coimbra. A amostra foi constituída por 50 indivíduos, 22 do sexo masculino e 28 do sexo feminino, com idades compreendidas entre os 18 e os 57 anos. Estes indivíduos têm em comum o facto de praticarem exercício físico num mesmo ginásio, de uma forma sistemática há pelo menos 6 meses. Para a caracterização dos hábitos de AF dos participantes no estudo foi utilizada a versão curta do International Physical Activity Questionnaire (IPAQ). Para avaliação nutricional recorreu-se ao Questionário Semiquantitativo de Frequência Alimentar (QSFA), elaborado pelo Serviço de Higiene e Epidemiologia da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto. A conversão dos alimentos em nutrientes foi realizada recorrendo ao programa informático Food Processor Plus ® versão 7.0. Foram ainda avaliados os seguintes parâmetros antropométricos: peso, altura, perímetro abdominal, IMC, massa gorda e massa magra. As análises estatísticas foram efetuadas com recurso ao Programa Estatístico SPSS (Statistical Package for the Sciences) para o Windows, versão 20.0. O nível de significância estatística foi mantida em 5% (p<0,05). A análise dos dados permitiu retirar as seguintes conclusões: Os frequentadores de ginásio são na sua maioria indivíduos do sexo feminino (56%), jovens com uma idade média de 27±7 anos. A maioria dos participantes do estudo praticava EF (exercício físico) há 39 meses, no entanto no grupo existe uma grande variabilidade, existindo indivíduos que praticam EF há 6 meses, e outros que o fazem há 180 meses. Praticam EF com uma frequência média de 3,5±1,3 sessões/semana a que corresponde uma prática de EF 6,40±3,2 h/semana. A maioria apresentava um Perímetro Abdominal (PA) de 85,2±6,3 cm, Índice de Massa Corporal (IMC) normal (23,1± 2,6 kg/m2), valores de Massa Gorda (MG) (23,9%) e de Massa Muscular (MM) de 34,6±7,9%. Observou-se uma diminuição da MG com o tempo de prática de exercício de 25,3% (praticantes entre 6-12 meses) vs 20,9% (praticantes> 48 meses). Esta influência temporal, embora sem significado estatístico, verifica-se também relativamente ao perímetro abdominal e IMC, embora neste último numa razão inversa, caracterizada pelo seu aumento. O tipo de exercício praticado influencia a composição corporal: praticantes de exercício aeróbio apresentam um perímetro abdominal inferior (82,3±6,0 cm) aos praticantes de outro tipo de exercícios porém acompanhado de uma percentagem de massa gorda superior (29,4±6,0%).Os praticantes de exercício de resistência apresentam valores de MG de 16,0±7,4%. No estudo por nós realizado, constatou-se inadequação na quantidade energética consumida, face às necessidades efetivas da amostra. Embora a ingestão de hidratos de carbono, de fibra e de lípidos se apresente dentro dos limites recomendados a ingestão de proteína ultrapassa os valores recomendados.Os resultados obtidos mostram que o tipo de exercício bem como o tempo de prática de exercício influenciam a composição corporal. Verificou-se ainda que a alimentação dos participantes no estudo não é adequada do ponto de vista nutricional e para além disso os hábitos nutricionais não parecem influir na composição corporal da amostra. Mais estudos serão necessários para que os hábitos alimentares dos praticantes de exercício em ginásios e health clubs sejam bem conhecidos e os profissionais da área tenham mais informações e possam orientar melhor os praticantes de exercício físico regular em ginásios e health clubs de modo a otimizar os resultados pretendidos através de um aconselhamento nutricional individualizado.

ESTOUT: Stata module to export estimation results from estimates table

estout produces a table of regression results from one or several models for use with spreadsheets, LaTeX, HTML, or a word-processor table. eststo stores a quick copy of the active estimation results for later tabulation. esttab is a wrapper for estout. It displays a pretty looking publication-style regression table without much typing. estadd adds additional results to the e()-returns for one or several models previously fitted and stored. This package subsumes the previously circulated esto, esta, estadd, and estadd_plus. An earlier version of estout is available as estout1.

User's manual for COLMIS : a collection management information system for solid waste management.

"Volume 2 primarily for the systems analyst and data processor, contains flow charts, a computer program, input information and a sample problem."

A vision for change : the story of HUD's transformation.

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