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FPGA Task Arrangement with Genetic Algorithms

FPGA Task Arrangement with Genetic Algorithms
Über dieses Buch
  • Art: Diplomarbeit
  • Autor: Bernd Scheuermann
  • Abgabedatum: Juli 1999
  • Umfang: 144 Seiten
  • Dateigröße: 1,4 MB
  • Note: 1,0
  • Institution / Hochschule: Universität Fridericiana Karlsruhe (TH) Deutschland
  • ISBN (eBook): 978-3-8324-2299-8
  • ISBN (Paperback) :
    978-3-8324-2299-8 P
  • ISBN (CD) :978-3-8324-2299-8 CD
  • Sprache: Englisch
  • Prämierung:
  • Arbeit zitieren: Scheuermann, Bernd Juli 1999: FPGA Task Arrangement with Genetic Algorithms, Hamburg: Diplomica Verlag
  • Schlagworte: reconfigurable Computing, FPGA, verkonfigurierbares Rechnen, Field Programable Logic, genetischer Algorithmus

Diplomarbeit von Bernd Scheuermann

Abstract:

Two evolutionary approaches of allocating tasks onto a Field-Programmable Gate Array (FPGA) are presented.

Offline task arrangement: whenever a set of tasks has to be arranged onto an FPGA in practice, one is interested in arranging a maximum number of tasks which efficiently utilize the FPGA area. A genetic algorithm is proposed searching for an arrangement of tasks offline, i.e. before the tasks are physically placed onto the FPGA.

Online task arrangement: FPGAs that allow partial reconfiguration at run-time can be shared among multiple independent tasks. When the sequence of tasks to be performed is unpredictable the FPGA controller needs to make allocation decisions online. Since online allocation suffers from fragmentation, tasks can end up waiting despite there being sufficient, albeit non-contiguous resources available to service them. The time to complete tasks is consequently longer and the utilization of the FPGA is lower than it could be. A genetic algorithm is proposed rearranging a subset of the tasks executing on the FPGA when doing so allows the next pending task to be processed sooner. In comparison with other heuristic approaches a genetic algorithm is described and evaluated which overcomes the NP-hard problems of identifying feasible rearrangements and scheduling the rearrangements when moving tasks are reloaded from off-chip.

Table of Contents:

1. Introduction 7
2. Field Programmable Gate Arrays 9
2.1 Architecture of FPGAs 9
2.2 Dynamically Reconfigurable FPGAs 10
2.3 Comparison with Related Devices 11
2.4 Creation of an FPGA Model 11
3. FPGA Task Arrangement Problem 18
3.1 Static Task Arrangement Problem 18
3.1.1 Static Task Management 18
3.1.2 Problem Formulation 20
3.2 Dynamic Task Arrangement Problem 21
3.2.1 Dynamic Task Management 21
3.2.2 Search for an Admissible Task Rearrangement 22
3.2.3 Rearrangement Scheduling 24
3.2.4 Buffer Restriction 27
3.2.5 Problem Formulation 30
4. Arrangement Concepts 31
4.1 Shape Functions 31
4.2 Slicing Trees 35
5. Genetic Algorithms 41
5.1 Introduction 41
5.2 The Functioning of Genetic Algorithms 43
5.3 Main Components of Genetic Algorithms 45
5.3.1 Representation 45
5.3.2 Initialization 46
5.3.3 Evaluation 47
5.3.4 Stopping Condition 47
5.3.5 Reproduction 47
5.3.6 Selection 48
5.3.7 Genetic Operators 49
6. Static Task Arrangement 51
6.1 Representation 51
6.2 Initialization 52
6.2.1 Random Pairing 53
6.2.2 Traversal of Flexible Slicing Trees 53
6.3 Evaluation 56
6.4 Genetic Operators 56
6.4.1 Mutation 57
6.4.2 Crossover 61
7. Dynamic Task Arrangement 65
7.1 Background GA 65
7.1.1 Initialization 65
7.1.2 Evaluation 66
7.1.3 Events 67
7.2 Task Remove Event 68
7.3 New Task Event 68
7.3.1 Search for Rearrangement 70
7.3.2 Scheduling GA 73
7.3.3 Population Update 76
8. Experimental Results 78
8.1 Performance of Static Task Arrangement 78
8.1.1 Test Data Generation 79
8.1.2 Overview of Experiments 81
8.1.3 Performance of Initialization 81
8.1.4 Performance of Mutation 85
8.1.5 Performance of Crossover 89
8.1.6 Task Parameter Effect 95
8.2 Performance of Dynamic Task Arrangement 97
8.2.1 Other Approaches by Diessel 98
8.2.2 Simulation-Specific Modifications 99
8.2.3 Test Data Generation 101
8.2.4 Overview of Experiments 104
8.2.5 Relation between System Load and Allocation Performance 105
8.2.6 Relation between Configuration Delay and
Allocation Performance 110
9. Conclusion 115
A. Program Documentation 117
A.1 Static Task Arrangement 117
A.1.1 The File Submenu 118
A.1.2 The Control Submenu 119
A.1.3 The Settings Submenu 119
A.1.4 The Window Submenu 124
A.1.5 The Tool Bar 126
A.2 Dynamic Task Arrangement 127
A.2.1 The File Submenu 128
A.2.2 The Control Submenu 128
A.2.3 The Settings Submenu 129
A.2.4 The Window Submenu 132
A.2.5 The Tool Bar 135

Arbeit zitieren:
Scheuermann, Bernd Juli 1999: FPGA Task Arrangement with Genetic Algorithms, Hamburg: Diplomica Verlag

Schlagworte:
reconfigurable Computing, FPGA, verkonfigurierbares Rechnen, Field Programable Logic, genetischer Algorithmus

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