|
|
Concurrent evolutionary design of hardware and software
Minařík, Miloš ; Sekaj, Ivan (referee) ; Squillero, Giovanni (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Genetické programování (GP) je v určitém rozsahu schopno automaticky generovat požadované programy, aniž by uživatel musel určit, jakým způsobem má program postupovat. GP bylo s úspěchem použito k řešení široké škály praktických problémů z různých oblastí, přičemž výsledky byly často srovnatelné s řešeními vytvořenými člověkem. Doposud však nebyla zodpovězena otázka, zda GP dokáže generovat vysoce optimalizovaný výpočetní model (platformu) spolu s programem spustitelným na této platformě, který by řešil daný problém při dodržení všech omezení (například na plochu na čipu a zpoždění). V případě scénářů, kdy je optimalizováno více kritérií, by uživatelským výstupem měla být množina nedominovaných řešení s různými kombinacemi úrovně využití zdrojů (plocha, příkon) a výkonu (rychlosti provádění). Tento problém může být chápán jako souběžný návrh hardwaru a softwaru, zkráceně HW/SW codesign. Tato práce zkoumá způsoby, jakými lze souběžně evolučně vyvíjet platformu a programy v případě, že je problém zadán množinou vektorů vstupů a jim odpovídajících výstupů. Nejprve byl vytvořen model architektury a evoluční platforma zajišťující zpracování a evoluční vývoj těchto architektur. Kandidátní mikroprogramové architektury byly evolvovány spolu s programy pomocí lineárního genetického programování. Následně byla provedena série jednodušších experimentů. Navržená platforma dosahovala výsledků srovnatelných s nejnovějšími metodami. Na základě slabých míst objevených během počátečních experimentů byla platforma rozšířena. Rozšířená platforma byla poté ověřena na několika složitějších experimentech. Jeden z nich byla zaměřen na efektivní implementaci aproximace sigmoidální funkce. Platforma v tomto případě našla řadu různých řešení implementujících aproximaci sigmoidy, z nichž některá byla sekvenční a jiná čistě kombinační. V rámci experimentu byly evolučně nalezeny i známé algoritmy, přičemž některé z nich byly evolucí dokonce optimalizovány pro podmnožinu definičního oboru zvolenou pro daný experiment. Poslední sada experimentů byla zaměřena na evoluční návrh obrazových filtrů pro redukci šumu typu sůl a pepř. Platforma v tomto případě znovuobjevila koncept přepínaných filtrů a naezla variantu přepínaného mediánového filtru, která byla z hlediska výsledků filtrace srovnatelná s běžně používanými metodami. Tato práce prokázala, že pomocí genetického programování lze navrhovat a optimalizovat malé HW/SW systémy. Automatizovaný evoluční návrh složitějších HW/SW systémů zůstává otevřeným problémem vhodným k dalšímu výzkumu.
|
|
|
Concurrent evolutionary design of hardware and software
Minařík, Miloš ; Sekaj, Ivan (referee) ; Squillero, Giovanni (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Genetické programování (GP) je v určitém rozsahu schopno automaticky generovat požadované programy, aniž by uživatel musel určit, jakým způsobem má program postupovat. GP bylo s úspěchem použito k řešení široké škály praktických problémů z různých oblastí, přičemž výsledky byly často srovnatelné s řešeními vytvořenými člověkem. Doposud však nebyla zodpovězena otázka, zda GP dokáže generovat vysoce optimalizovaný výpočetní model (platformu) spolu s programem spustitelným na této platformě, který by řešil daný problém při dodržení všech omezení (například na plochu na čipu a zpoždění). V případě scénářů, kdy je optimalizováno více kritérií, by uživatelským výstupem měla být množina nedominovaných řešení s různými kombinacemi úrovně využití zdrojů (plocha, příkon) a výkonu (rychlosti provádění). Tento problém může být chápán jako souběžný návrh hardwaru a softwaru, zkráceně HW/SW codesign. Tato práce zkoumá způsoby, jakými lze souběžně evolučně vyvíjet platformu a programy v případě, že je problém zadán množinou vektorů vstupů a jim odpovídajících výstupů. Nejprve byl vytvořen model architektury a evoluční platforma zajišťující zpracování a evoluční vývoj těchto architektur. Kandidátní mikroprogramové architektury byly evolvovány spolu s programy pomocí lineárního genetického programování. Následně byla provedena série jednodušších experimentů. Navržená platforma dosahovala výsledků srovnatelných s nejnovějšími metodami. Na základě slabých míst objevených během počátečních experimentů byla platforma rozšířena. Rozšířená platforma byla poté ověřena na několika složitějších experimentech. Jeden z nich byla zaměřen na efektivní implementaci aproximace sigmoidální funkce. Platforma v tomto případě našla řadu různých řešení implementujících aproximaci sigmoidy, z nichž některá byla sekvenční a jiná čistě kombinační. V rámci experimentu byly evolučně nalezeny i známé algoritmy, přičemž některé z nich byly evolucí dokonce optimalizovány pro podmnožinu definičního oboru zvolenou pro daný experiment. Poslední sada experimentů byla zaměřena na evoluční návrh obrazových filtrů pro redukci šumu typu sůl a pepř. Platforma v tomto případě znovuobjevila koncept přepínaných filtrů a naezla variantu přepínaného mediánového filtru, která byla z hlediska výsledků filtrace srovnatelná s běžně používanými metodami. Tato práce prokázala, že pomocí genetického programování lze navrhovat a optimalizovat malé HW/SW systémy. Automatizovaný evoluční návrh složitějších HW/SW systémů zůstává otevřeným problémem vhodným k dalšímu výzkumu.
|
guest ::
