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

Resumen

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.

Publicación
VIII Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados
J. Manuel Colmenar
J. Manuel Colmenar
Artificial Intelligence Professor

Mis intereses de investigación se centran en las metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización. He trabajado en diferentes problemas de optimización combinatoria aplicando algoritmos trajectoriales como GRASP o VNS. Además, estoy muy interesado en las aplicaciones de la Evolución Gramatical, específicamente en el dominio de los modelos y la predicción, como alternativa a los enfoques de aprendizaje automático.