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Many problems involving network design can be found in the real world, such as electric power circuit planning, telecommunications and phylogenetic trees. In general, solutions for these problems are modeled as forests represented by a graph manipulating thousands or millions of input variables, making it hard to obtain the solutions in a reasonable time. To overcome this restriction, Evolutionary Algorithms (EAs) with dynamic data structures (encodings) have been widely investigated to increase the performance of EAs for Network Design Problems (NDPs). In this context, this paper proposes a parallelization of the node-depth encoding (NDE), a data structure especially designed for NDPs. Based on the NDE the authors have developed a parallel algorithm and a hardware architecture implemented on FPGA (Field-Programmable Gate Array), denominated Hardware Parallelized NDE (HP-NDE). The running times obtained in a general purpose processor (GPP) and the HP-NDE are compared. The results show a significant speedup in relation to the GPP solution, solving NDP in a time limited by a constant. Such time upper bound can be satisfied for any size of network until the hardware resources available on the FPGA are depleted. The authors evaluated the HP-NDE on a Stratix IV FPGA with networks containing up to 2048 nodes.

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A contínua jornada da indústria de semicondutores levou ao desenvolvimento de diversas arquiteturas alternativas para uma computação eficiente. "Field-Programmable Gate Arrays" (FPGAs) e "Graphics Processing Units" (GPUs) são exemplos de dispositivos utilizados para acelerar aplicações. FPGAs são capazes de oferecer um paralelismo massivo para tarefas adequadas quando apropriadamente programados. No entanto, projetar para FPGA não é trivial e requer um conhecimento específico que foge do desenvolvimento usual em software. Como uma alternativa buscando aumentar a programabilidade, ferramentas de Síntese de Alto Nível (do inglês "High-Level Synthesis", ou HLS) permitem o uso de linguagens de alto-nível como C/C++/OpenCL para programar FPGAs. No entanto, experimentos preliminares e outros estudos na literatura demonstram que ainda são necessárias diversas modificações no código de alto nível para que os resultados sejam minimamente aceitáveis. Tal aspecto mitiga a democratização e simplificação propostas pelas ferramentas HLS. A contribuição principal desta tese considera C/C++ como linguagem de entrada HLS, e é composta por uma ferramenta de exploração de espaço de projeto acoplada à um estimador denominado Lina. Baseado no estimador Lin-analyzer, Lina usa a execução instrumentada de um código em alto-nível para aproximar o método de compilação do Vivado HLS, um compilador HLS C/C++ para FPGAs da Xilinx. Para um dado kernel C/C++, Lina calcula uma rápida estimativa para métricas de tempo de execução e recursos de FPGA ocupados. Junto com diretivas de otimização usadas pelo compilador HLS que o Lina também suporta, a metodologia aqui proposta permite a otimização não apenas do tempo de execução, mas também de recursos lógicos de FPGA. Considerando 16 kernels C/C++ do benchmark PolyBench, as soluções estimadas como ótimas pelo Lina estiveram dentro de 1% das melhores opções consideradas. Uma média de 14 − 16× de speedup de performance foi atingida, o que representa 70% do valor máximo alcançável considerando os espaços de projeto explorados. Adicionalmente, Lina suporta a exploração de transações com memórias off-chip em busca de otimizações como coalescência, empacotamento de dados, ou até informar sobre potenciais limitações do compilador HLS que possam degradar a performance.Palavras-chave: FPGA, Síntese de alto nível, Exploração de espaço de projeto, Exploração sem síntese de projeto.