AEMO Paralelo para Resolver el Problema del Floorplanning Térmico en 3 Dimensiones

Abstract

Los algoritmos de oorplanning termi-co tratan de ubicar de forma estrategica los distintosmodulos hardware que componen una arquitecturacon el n de obtener una temperatura reducida y ho-mogenea. La mayor parte de las propuestas utilizanalgoritmos evolutivos para realizar esta tarea. La fasede evaluacion termica de las distintas conguracionesse convierte en el cuello de botella de estos algorit-mos, consumiendo el 99.5 % del tiempo de ejecucionen el caso del mejor oorplanner propuesto hasta lafecha. La contribucion de este trabajo es una parale-lizacion de la fase de evaluacion siguiendo un modeloMaestro-Esclavo que permite reducir de forma nota-ble el tiempo de optimizacion del oorplanner termi-co.

J. Manuel Colmenar

Associate Professor

My research interests are focused on metaheuristics applied to optimization problems. I have worked on different combinatorial optimization problems applying trajectorial algorithms such us GRASP or VNS. Besides, I am very interested in applications of Grammatical Evolution, specifically in model and prediction domain, as alternative to machine learning approaches.