but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Výpočetní technika a informatika	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Sekanina, Lukáš	en
dc.contributor.author	Minařík, Miloš	en
dc.contributor.referee	Sekaj, Ivan	en
dc.contributor.referee	Squillero, Giovanni	en
dc.date.created		cs
dc.description.abstract	Genetické programování (GP) je v určitém rozsahu schopno automaticky generovat požadované programy, aniž by uživatel musel určit, jakým způsobem má program postupovat. GP bylo s úspěchem použito k řešení široké škály praktických problémů z různých oblastí, přičemž výsledky byly často srovnatelné s řešeními vytvořenými člověkem. Doposud však nebyla zodpovězena otázka, zda GP dokáže generovat vysoce optimalizovaný výpočetní model (platformu) spolu s programem spustitelným na této platformě, který by řešil daný problém při dodržení všech omezení (například na plochu na čipu a zpoždění). V případě scénářů, kdy je optimalizováno více kritérií, by uživatelským výstupem měla být množina nedominovaných řešení s různými kombinacemi úrovně využití zdrojů (plocha, příkon) a výkonu (rychlosti provádění). Tento problém může být chápán jako souběžný návrh hardwaru a softwaru, zkráceně HW/SW codesign. Tato práce zkoumá způsoby, jakými lze souběžně evolučně vyvíjet platformu a programy v případě, že je problém zadán množinou vektorů vstupů a jim odpovídajících výstupů. Nejprve byl vytvořen model architektury a evoluční platforma zajišťující zpracování a evoluční vývoj těchto architektur. Kandidátní mikroprogramové architektury byly evolvovány spolu s programy pomocí lineárního genetického programování. Následně byla provedena série jednodušších experimentů. Navržená platforma dosahovala výsledků srovnatelných s nejnovějšími metodami. Na základě slabých míst objevených během počátečních experimentů byla platforma rozšířena. Rozšířená platforma byla poté ověřena na několika složitějších experimentech. Jeden z nich byla zaměřen na efektivní implementaci aproximace sigmoidální funkce. Platforma v tomto případě našla řadu různých řešení implementujících aproximaci sigmoidy, z nichž některá byla sekvenční a jiná čistě kombinační. V rámci experimentu byly evolučně nalezeny i známé algoritmy, přičemž některé z nich byly evolucí dokonce optimalizovány pro podmnožinu definičního oboru zvolenou pro daný experiment. Poslední sada experimentů byla zaměřena na evoluční návrh obrazových filtrů pro redukci šumu typu sůl a pepř. Platforma v tomto případě znovuobjevila koncept přepínaných filtrů a naezla variantu přepínaného mediánového filtru, která byla z hlediska výsledků filtrace srovnatelná s běžně používanými metodami. Tato práce prokázala, že pomocí genetického programování lze navrhovat a optimalizovat malé HW/SW systémy. Automatizovaný evoluční návrh složitějších HW/SW systémů zůstává otevřeným problémem vhodným k dalšímu výzkumu.	en
dc.description.abstract	Genetic programming (GP) can, to some extent, automatically generate desired programs without asking the user to specify how to do it. It has been used to solve a wide range of practical problems and produce a number of human-competitive results in different fields. An interesting and practically untouched question is whether for a given problem, GP can generate a highly optimized programmable computational model (platform) together with a program running on the platform, solving the problem and satisfying all constrains such as on the area on a chip and speed. In a multi-objective scenario, the user would obtain a set of non-dominated solutions showing various tradeoffs between resources (the area, power consumption) and performance (the speed of execution). This problem can be seen as a concurrent development of hardware and software, simply, HW/SW codesign. This thesis explores the ways how to evolve hardware platforms together with programs in the case that the specification is given in terms of a set of input-output vectors. The initial model of the architecture was created and the evolutionary framework capable of maintaining and evolving the population of such architectures was implemented. Candidate microprogrammed architectures were evolved together with programs using extended linear genetic programming. Several simple experiments were carried out and the framework proved competitive with state-of-the-art methods. The framework was subsequently extended addressing the weak points identified during the initial experiments. The extended framework was validated by means of more complex experiments. One of them focused on an effective implementation of sigmoid function approximation. Various implementations of sigmoid approximation were evolved (sequentional as well as purely combinational). The proposed framework provided several well-known solutions and even optimized some of them for the particular input domain chosen for the experiment. The next set of experiments was supposed to evolve an image filter reducing salt-and-pepper impulse noise. The framework was able to evolve the concept of switching-based filter and even the variation of a switching-based median filter comparable to the filters commonly used. This thesis proved that small-size HW/SW systems can be designed and optimized by means of genetic programming. Moving to an automated evolutionary design of more complex HW/SW systems is an open research problem waiting for a future research.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	MINAŘÍK, M. Souběžný evoluční návrh hardwaru a softwaru [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .	cs
dc.identifier.other	128162	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/187316
dc.language.iso	en	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	hardware software codesign	en
dc.subject	souběžná evoluce	en
dc.subject	evoluční návrh	en
dc.subject	evoluční optimalizace	en
dc.subject	aproximace sigmoidy	en
dc.subject	obrazové filtry	en
dc.subject	hardware software codesign	cs
dc.subject	concurrent evolution	cs
dc.subject	evolutionary design	cs
dc.subject	evolutionary optimization	cs
dc.subject	sigmoid approximation	cs
dc.subject	image filters	cs
dc.title	Souběžný evoluční návrh hardwaru a softwaru	en
dc.title.alternative	Concurrent evolutionary design of hardware and software	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.modified	2020-05-10-17:46:43	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	128162	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.27 12:19:54	en
sync.item.modts	2025.01.15 22:08:46	en
thesis.discipline	Výpočetní technika a informatika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Souběžný evoluční návrh hardwaru a softwaru

Files

Original bundle

Collections