Energy-efficient noC-based systems for real-time multimedia applications using approximate computing

Abstract

Esta tese apresenta um sistema de tempo real energeticamente eficiente, baseado em NoC, para aplicações multimídia utilizando computação aproximada. O sistema de processamento de vídeo proposto, denominado SApp-NoC, é eficiente tanto em energia quanto qualidade (QoS), empregando uma arquitetura NoC escalável composta por elementos de processamento projetados para acelerar a Estimação de Movimento Fracionária (FME) do HEVC. A arquitetura SApp-NoC é organizada usando blocos vizinhos, dimensionada para permitir escalabilidade em diversos cenários de demanda - dependendo da resolução do vídeo e da taxa de quadros - atingindo desempenho para o processamento em tempo real de vídeos UHD 4K a 120 fps. A computação aproximada é aplicada utilizando quatro tipos de elementos de processamento, implementados como aceleradores de hardware dedicados com níveis distintos de aproximação, projetados com base na resiliência a erros da aplicação. Dessa forma, duas soluções são propostas: HSApp-NoC (Heuristc-based SApp-NoC), baseada em heurísticas, e MLSApp-NoC (Machine Learning-based SApp-NoC), baseada em aprendizado de máquina. Em tempo de projeto, o comportamento estatístico do codificador de vídeo é utilizado para dividir e dimensionar a NoC adequadamente, e, também, para instanciar e posicionar os elementos de processamento aproximados na SApp-NoC. Em tempo de execução, um algoritmo de mapeamento de tarefas dinâmico baseado na aplicação garante o processamento em tempo real enquanto reduz o consumo de energia com baixa degradação de QoS. Quando comparado a uma solução precisa de processamento de vídeos 4K a 120 fps, HSApp-NoC e MLSApp-NoC são capazes de reduzir em cerca de 48,19% e 31,81% o consumo de energia, com uma pequena redução de qualidade de 2,74% e 1,09%, respectivamente. Um conjunto de análises de escalonabilidade é proposto a fim de garantir o atendimento das restrições de tempo em cenários típicos de carga de trabalho. Além disso, nossa metodologia de projeto de sistema é adequada para ser aplicada a outros kernels de processamento resilientes a erros, visando economia de energia em aplicações com alta demanda em desempenho.