Algoritmos de Otimização para Simulação Distribuída de Arquiteturas Complexas

O projeto de arquiteturas de computadores complexas envolve diversas etapas e pode levar vários anos de desenvolvimento. Desse modo, é comum usar simulação com a finalidade de estudar os efeitos de novos mecanismos e das diversas modificações e atualizações na arquitetura, já que a implementação direta é proibitiva em função do tempo, custo e complexidade. Mesmo usando simulação, a busca pela melhor configuração pode ser onerosa em decorrência da diversidade de parâmetros que podem mudar e afetar o comportamento da arquitetura. Este trabalho utiliza uma implementação de um algoritmo genético para a otimização e automatização da busca de configurações em simulação de arquiteturas de computadores. Os resultados mostram que, dentro do espaço de busca apresentado no artigo, o tempo de execução das simulações reduz em até 91%, se comparado à busca exaustiva. Além disso, os resultados encontrados pelo algoritmo genético representam valores com precisão acima de 97% com relação à solução ótima. Para diminuir ainda mais o tempo na obtenção dos resultados, o processamento das simulações executadas pelo algoritmo genético foi distribuído em um agregado e uma grade. Essa versão distribuída reduziu em mais de 80% o tempo de execução, quando comparado à execução seqüencial do mesmo algoritmo genético.