Information on Minicourses of ESSE
Minicurso 1: Otimizando além de Desempenho e Energia em Sistemas Embarcados
Data: 06/11/2018 - 8:30 - 10:30h
Autor: Antonio Carlos Schneider Beck Filho (UFRGS)
Resumo
A fabricação e projeto de processadores era restrita e otimizada com dois fatores em mente: área e desempenho. Logo após, o consumo de energia começou a ter o mesmo nível de prioridade, cuja necessidade é evidente não só em dispositivos embarcados portáteis, que dependem fortemente da bateria; mas também em processadores de propósito geral e em servidores. Entretanto, o desempenho vem sendo fortemente restringido pelo TDP (Thermal Design Power), que define a temperatura máxima na qual o circuito pode funcionar sem percalços. Da mesma maneira, à medida que o tamanho dos transistores diminui, a confiabilidade dos sistemas também é afetada, já que estes ficam mais suscetíveis a falhas, como aquelas provocadas por radiação (mesmo ao nível do mar). Assim, além da preocupação com temperatura, novas aplicações críticas (próximas do usuário final), como carros autoguiados e biomédicas, fazem com que tolerância a falhas também ganhe muita atenção. Neste cenário desafiador, um outro eixo vem emergindo, trazendo novas oportunidades: a qualidade. Em muitos domínios de aplicação modernos, como visão de computador, processamento de multimídia, jogos, aprendizado de máquinas e mineração de dados, a computação é naturalmente tolerante a algum grau de imprecisão. Neste contexto, introduz-se uma nova métrica no espaço de projeto: ao explorá-la para introduzir erros controlados na aplicação, os projetistas podem trocar a qualidade do resultado final por outras compensações.
Como consequência, novos desafios vêm emergindo ou tomando mais força, resultantes de vários fatores influenciados pelas métricas supracitadas: aging, que é o envelhecimento do circuito ao longo do tempo, que pode fazer com que o mesmo se torne menos confiável ou pare de funcionar completamente; e Dark Silicon, que faz com que nem todos os componentes de hardware possam estar funcionando ao mesmo tempo durante a execução de uma aplicação. Para combatê-los, algumas novas técnicas vêm surgindo, e que influenciam positivamente ou negativamente todos os requisitos não-funcionais acima discutidos. O uso de NTV (Near Threshold Voltage) é um exemplo bastante significativo, fazendo com que o circuito opere em voltagens próximas ao limite de operação aceitável e adicionando novas curvas de custo-benefício.
Esta palestra discutirá todas estas métricas, problemas e soluções. Introduzirá seus conceitos básicos, mostrará exemplos, e principalmente provocará a platéia em relação ao grau de importância que é dada para cada uma delas durante o projeto e desenvolvimento de soluções diversas.
Minicurso 2: Minerando correlações entre dispositivos da Internet das Coisas com recursos bastante limitados
Data: 07/11/2018 - 8:30 - 10:30h
Autores: Raimundo Barreto, Marcio Alencar (UFAM)
Resumo
Uma das principais características dos ambientes inteligentes é a identificação de padrões de interação entre os dispositivos. Descobrir esses padrões, e usá-los como conhecimento para tomada de decisões, pode proporcionar facilidade, conforto, praticidade e autonomia na execução de atividades rotineiras. Por exemplo, se for descoberto que há uma correlação entre ligar uma luz e desligar o condicionador de ar, dentro de um intervalo de tempo específico, o ato de desligar o condicionador de ar pode ser invocado automaticamente sempre que naquele tempo específico a luz for ligada. Se a luz for ligada em outros horários, em que não foi descoberta nenhuma correlação, nesse caso, nada é feito. Essas ações entre dispositivos pode ser feita facilmente através dos triggers da Web das Coisas. A identificação desses padrões é mais comum em ambientes centralizados. Entretanto, diferentemente de abordagens tradicionais, a abordagem proposta é inovadora em duas situações. A primeira é que as correlações são descobertas usando um método totalmente descentralizado. A segunda é que os dispositivos possuem fortes restrições de recursos, incluindo poder de processamento e armazenamento. O fato de ser descentralizado traz como benefício o fato de não depender de um elemento centralizador que, no caso de uma falha deste, todo o sistema pode ficar comprometido. Este minicurso irá ensinar um método de descoberta de correlações implícitas, usando análise associativa, que é uma técnica de mineração de mineração de dados, baseado nos padrões de mudanças de estados dos dispositivos. Com a finalidade de oferecer segurança estatística, a abordagem fundamenta-se em três métricas: suporte (support), confiança (confidence) e sustentação (lift). Uma área de aplicação que pode se beneficiar bastante do método proposto é o de tecnologias assistivas, onde pretende-se utilizar para a melhoria da qualidade de vida de pessoas que possuem alguma limitação física, como idosos e cadeirantes.
Minicurso 3: Análise Temporal Probabilística Baseada em Medições (ATPBM)
Data: 08/11/2018 - 8:30 - 10:30h
Autores: Rômulo Silva de Oliveira, Luís Fernando Arcaro, Karila Palma Silva (UFSC)
Resumo
A determinação de limites para Tempos de Execução no Pior Caso (WCET - Worst-Case Execution Time) é parte fundamental do processo de desenvolvimento de Sistemas de Tempo Real (STR). Abordagens tradicionais de estimação de WCET envolvem análises conjuntas de hardware e software que mostram-se custosas e complexas, além de apresentarem grandes limitações em relação à complexidade do hardware que são capazes de tratar. Tais abordagens acabam portanto tornando-se pouco utilizadas no desenvolvimento de sistemas não-críticos que utilizam processadores modernos, que acabam portanto tendo o atendimento a requisitos temporais evidenciado apenas com base na experiência prática de seus desenvolvedores. A técnica conhecida como Análise Temporal Probabilística Baseada em Medições (ATPBM) foi proposta como uma possível forma de contornar as limitações de técnicas tradicionais, e baseia-se na análise probabilística de medições de tempo de execução obtidas diretamente das tarefas enquanto executadas no processador alvo. O minicurso apresentará uma introdução à ATPBM e uma visão geral do embasamento teórico que sustenta a confiabilidade de seus resultados. Será empregado um exemplo prático completo de sua aplicação sobre amostras reais de tempos de execução utilizando ferramentas livres. Ao final serão destacados os principais desafios em aberto para sua aplicação no contexto geral e em STR críticos.