Algorithms for Mapping and Scheduling Real-Time Streaming Applications on Heterogeneous Multi-core Platforms

Tato diplomová práce se zabývá problematikou mapování a rozvrhování aplikací provádených v reálném case na heterogení multiprocesorové platformy. Pro vyrešení problému je v práci navržena formulace celocíselného programování. Soucástí práce je také nekolik vylepšení daného algoritmu za úcelem zvýšení jeho výkonu. Tyto prístupy jsou porovnány na základe experimentu z hlediska výkonnu jednotlivých algoritmu. Práce poskytuje strucný návod jak používat lazy constraints pomocí CPLEX Java API a experimentálne ukazuje, že je možné až sedmkrát zrychlit navržený algoritmus. Na základe experimentu s reálnými aplikacemi navrhuji dále pracovat na problémech spojených s výkonnem.This thesis addresses the problem of mapping and scheduling of real-time data driven applications on heterogenous multi core platforms. We are proposing an ILP formulation to solve this problem and introduce multiple performance upgrades for the formulation in usage of lazy constraints and a symmetry breaking algorithm. Also, we describe the pros and cons of two options and how to use lazy constraints. We provide an implementation tutorial for lazy constraints with use of CPLEX Java API. We are providing experiments for lazy constraints and the symmetry breaking algorithm as well as for baseline ILP for comparison. We experimentally show that the performance upgrade is up to factor 7, but based on results of real applications, we are still proposing to work on the performance issues in the future