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https://hdl.handle.net/10216/105514
Author(s): | Rui Miguel Almeida Alves |
Title: | "Profiling" por hardware em tempo real para sistemas embebidos |
Issue Date: | 2017-07-04 |
Description: | Sistemas embarcados são cada vez mais utilizados e por isso existe a necessidade de controlar a reliabilidade e aumentar a optimização.Estes são por si controlados por um processador que consegue resolver os problemas necessários da aplicação, no entanto hoje em dia já é pratica comum utilizar um segundo processador de forma a accelerar certos aplicações do primeiro processador. Para tal é necessário descobrir as zonas dessas aplicações em que o acceleramento teria mais impacto, isso é feito maoritariamente. "profiling" em software de forma "offline". Contudo existe algumas opções de "profiling" por hardware mas sendo os recursos neste forma poucos os dados sobre sequencias e outros.Com estes limites e existe um trabalho anterior onde este acelera um "soft-processor" numa FPGA através de uma acelerador na mesma que foi alimentado de os padroes mais importantes da aplicação. Estes padrões, neste momento estão a ser detectados em software, ou seja, "offline" ao sistema na FPGA, algo interessante neste caso é então tratar destes detectação de padrões de forma "online". De forma, a obter informação nessária sobre para se detetar padrões irao ser monitorizados uns barramentos do Microblaze com as instruções executadas. |
Subject: | Engenharia electrotécnica, electrónica e informática Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering |
Scientific areas: | Ciências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering |
TID identifier: | 201803020 |
URI: | https://repositorio-aberto.up.pt/handle/10216/105514 |
Document Type: | Dissertação |
Rights: | openAccess |
Appears in Collections: | FEUP - Dissertação |
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201526.pdf | "Profiling" por hardware em tempo real para sistemas embebidos | 818.75 kB | Adobe PDF | View/Open |
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