Avaliação de um modelo de aprendizado de máquina para prever o desempenho de sistemas embarcados multicore cientes de energia, em tempo real e com múltiplas arquiteturas - Trabalho de Conclusão de Curso

Aug 6, 2026

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Trabalho de Conclusão de Curso que avalia um modelo de aprendizado de máquina para prever o desempenho de sistemas embarcados multicore cientes de energia, operando em tempo real e considerando múltiplas arquiteturas. O estudo é apresentado no contexto da Ciência da Computação e relaciona computação e engenharia de arquiteturas com otimização energética. A documentação inclui elementos formais de identificação e referências, além de uma seção de agradecimentos que registra contribuições acadêmicas e apoio durante o desenvolvimento do trabalho.

IdiomaPortuguese

CategoriaPesquisa e Relatórios

FormatoPDF

Páginas79

Tempo de leitura2 h 2 min

AcessoDownload gratuito

Índice

Introdução e objetivo

Contexto de sistemas embarcados e otimização energética

Predição de desempenho via aprendizado de máquina

Agradecimentos e considerações finais

Reconhecimentos ao orientador e banca

Referências e elementos de identificação

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CENTRO TECNOLÓGICO DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO José Luiz de Souza Evaluation of a machine learning model to predict the performance of energy-aware, real-time, multicore embedded systems across multiple architectures Florianópolis José Luiz de Souza Evaluation of a machine learning model to predict the performance of energy-aware, real-time, multicore embedded systems across multiple architectures Trabalho de Conclusão de Curso submetido ao Curso de Graduação em CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO do CENTRO TECNOLÓGICO da Universidade Federal de Santa Catarina comorequisito para obtenção do título de Bacharelem Ciência da Computação. Supervisor: Prof. Antonio Augusto Medeiros Frohlich, Dr. Florianópolis Ficha de identificação da obra elaborada pelo autor, através do Programa de Geração Automática da Biblioteca Universitária da UFSC. Souza, José Luiz de Evaluation of a machine learning model to predict the performance of energy aware, real time, multicore embedded systems across multiple architectures / José Luiz de Souza ; orientador, Antonio Augusto Medeiros Frohlich, 2023. 77 p . Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Graduação em Ciências da Computação, Florianópolis, 2023. Inclui referências . 1. Ciências da Computação . 2. Sistemas Embarcado . 3. Otimização Energética . 4. Arquite tura de Computadores . 5. Contadores de Desempenho . I . Frohlich, Antonio Augusto Medeiros . II . Universidade Federal de Santa Catarina . Graduação em Ciências da Computação . III . Título . José Luiz de Souza Evaluation of a machine learning model to predict the performance of energy-aware, real-time, multicore embedded systems across multiple architectures Este Trabalho de Conclusão de Curso foi julgado adequado para obtenção do Título de Bacharel em Ciência da Computação e aprovado em sua forma final pelo curso de Graduação em CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO. Florianópolis, 2023 . Profª . Lúcia Helena Martins Pacheco, Dra. Coordenadora do Curso Banca Examinadora: Prof. Antonio Augusto Medeiros Frohlich, Dr. Orientador Universidade Federal de Santa Catarina Giovani Gracioli Avaliador Universidade Federal de Santa Catarina José Luis Conradi Hoffmann Avaliador Universidade Federal de Santa Catarina ACKNOWLEDGEMENTS The completion of this study could not have been possible without the expertise and help of Dr. Frohlich, Hoffmann and Horstmann. I also like to thank Dr. Giovani for taking time to read this study. A debt of gratitude is also owed to my debt on the University Library that restrain me for locking the course. Lastly, but most importantly, I want to thanks to my parents, Pedro and Rosinete, for prevented me from dropping out of the course by threatening me, my brother who kept asking me to play terraria while I was doing this study and also want to thank my friends, especially Samuel, for accompanying me during this journey. Many are kept busy either striving after other people’s wealth or complaining about their own. Many who have no consistent goal in life are thrown from one new design to another by a fickleness that is shifting, never settled and ever dissatisfied with itself. Some have no goal at all toward which to steer their course, but death takes them by surprise as they gape and yawn. I cannot therefore doubt the truth of that seemingly oracular utterance of the greatest of poets: "Scant is the part of life in which we live." All the rest of existence isnot living but merely time. Lucius Annaeus Seneca

Perguntas frequentes

Qual é o foco principal do trabalho?

Avaliar um modelo de aprendizado de máquina para prever o desempenho de sistemas embarcados multicore cientes de energia em tempo real, com análise ao longo de múltiplas arquiteturas.

Que tipo de sistemas é considerado na pesquisa?

Sistemas embarcados multicore com requisitos de tempo real e preocupação com eficiência energética, avaliados em diferentes arquiteturas.

Quem participa da orientação e avaliação do trabalho?

O texto lista um supervisor/orientador e membros da banca examinadora como participantes do processo de aprovação do trabalho.

Aug 6, 2026

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