Parallelization of cycle-based logic simulation

Verification of digital circuits by Cycle-based simulation can be performed in parallel. The parallel implementation requires two phases: the compilation phase, that sets up the data needed for the execution of the simulation, and the simulation phase, that consists in executing the parallel simulation of the considered circuit for a certain number of cycles. During the early phase of design, compilation phase has to be repeated each time a bug is found. Thus, if the time of the compilation phase is too high, the advantages stemming from the parallel approach may be lost. In this work we propose an effective version of the compilation phase and compute the corresponding execution time. We also analyze the percentage of execution time required by the different steps of the compilation phase for a set of literature benchmarks. Further, we implemented the simulation phase exploiting the GPU architecture, and we computed the execution times for a set of benchmarks obtaining values comparable with literature ones. Finally, we implemented the sequential version of the Cycle-based simulation in such a way that the execution time is optimized. We used the sequential values to compute the speedup of the parallel version for the considered set of benchmarks

Optimising Simulation Data Structures for the Xeon Phi

In this paper, we propose a lock-free architecture to accelerate logic gate circuit simulation using SIMD multi-core machines. We evaluate its performance on different test circuits simulated on the Intel Xeon Phi and 2 other machines. Comparisons are presented of this software/hardware combination with reported performances of GPU and other multi-core simulation platforms. Comparisons are also given between the lock free architecture and a leading commercial simulator running on the same Intel hardware

Optimising Simulation Data Structures for the Xeon Phi

In this paper, we propose a lock-free architecture to accelerate logic gate circuit simulation using SIMD multi-core machines. We evaluate its performance on different test circuits simulated on the Intel Xeon Phi and 2 other machines. Comparisons are presented of this software/hardware combination with reported performances of GPU and other multi-core simulation platforms. Comparisons are also given between the lock free architecture and a leading commercial simulator running on the same Intel hardware

Topology optimisation methodologies for structural analysis

Doutoramento em Engenharia MecânicaA optimização estrutural é uma temática antiga em engenharia. No entanto, com o crescimento do método dos elementos finitos em décadas recentes, dá origem a um crescente número de aplicações. A optimização topológica, especificamente, surge associada a uma fase de definição de domínio efectivo de um processo global de optimização estrutural. Com base neste tipo de optimização, é possível obter a distribuição óptima de material para diversas aplicações e solicitações. Os materiais compósitos e alguns materiais celulares, em particular, encontram-se entre os materiais mais proeminentes dos nossos dias, em termos das suas aplicações e de investigação e desenvolvimento. No entanto, a sua estrutura potencialmente complexa e natureza heterogénea acarretam grandes complexidades, tanto ao nível da previsão das suas propriedades constitutivas quanto na obtenção das distribuições óptimas de constituintes. Procedimentos de homogeneização podem fornecer algumas respostas em ambos os casos. Em particular, a homogeneização por expansão assimptótica pode ser utilizada para determinar propriedades termomecânicas efectivas e globais a partir de volumes representativos, de forma flexível e independente da distribuição de constituintes. Além disso, integra processos de localização e fornece informação detalhada acerca de sensibilidades locais em metodologias de optimização multiescala. A conjugação destas áreas pode conduzir a metodologias de optimização topológica multiescala, nas quais de procede à obtenção não só de estruturas óptimas mas também das distribuições ideais de materiais constituintes. Os problemas associados a estas abordagens tendem, no entanto, a exigir recursos computacionais assinaláveis, criando muitas vezes sérias limitações à exequibilidade da sua resolução. Neste sentido, técnicas de cálculo paralelo e distribuído apresentam-se como uma potencial solução. Ao dividir os problemas por diferentes unidades memória e de processamento, é possível abordar problemas que, de outra forma, seriam proibitivos. O principal foco deste trabalho centra-se na importância do desenvolvimento de procedimentos computacionais para as aplicações referidas. Adicionalmente, estas conduzem a diversas abordagens alternativas na procura simultânea de estruturas e materiais para responder a aplicações termomecânicas. Face ao exposto, tudo isto é integrado numa plataforma computacional de optimização multiobjectivo multiescala em termoelasticidade, desenvolvida e implementada ao longo deste trabalho. Adicionalmente, o trabalho é complementado com a montagem e configuração de um cluster do tipo Beowulf, assim como com o desenvolvimento do código com vista ao cálculo paralelo e distribuído.Structural optimisation has been a present field in engineering for some time. However, along with the growth of the finite element method in recent decades, it’s increasingly leading to a variety of applications. Topology optimization, in particular, is associated to a stage of structural optimization where the study of a given ground structure renders an optimal material distribution for several applications and requirements. Composite and some cellular materials, on the other hand, are among the most prominent materials of today. However, its frequently complex and heterogeneous nature lead to some modelling complexities, both in terms of estimating effective properties and in terms of attaining optimal distributions. In either case, homogenisation methods may provide some answers. Among these methods, asymptotic expansion homogenisation proves an efficient tool to determine global thermomechanical properties based on representative volumes of the local material distributions. Moreover, it provides localisation tools and sensitivity information useful for optimisation methodologies. Joining both these fields allows the development of multiscale topology optimization procedures, where not only optimal structures are obtained but also optimal local constituent material distributions. A strong limitation of these procedures may be the sheer size of the problems, requiring substantial computational resources. In this sense, a parallel and distributed computation approach might provide an answer. The division of resources, in terms of memory and processing units, increases the allowed size or reduces the processing time of the problems to solve. With this in mind, the main scope of this work is centred on the importance of developing computational tools. These tools result in several alternative approaches in the search for simultaneous optimal structures and materials in thermomechanical problems. In this work, a code was developed fully in-house to solve multiscale thermoelastic multiobjective topology optimisation problems. Also in this work, a Beowulf computer cluster was assembled and the code implemented in parallel structures