Hardware Software CoDesign

Präsentation zum Thema: "Hardware Software CoDesign"—  Präsentation transkript:

1 Hardware Software CoDesign
Einführung Optimierung A. Steininger

2 Vorstellungen zur LVA Was ist überhaupt HW/SW Codesign?
Was lerne ich in dieser LVA? Wofür brauche ich das Wissen später? A A. Steininger TU Vienna

3 Was ist HW/SW Codesign? paralleler Entwurf HW/SW Partitionierung HW/SW
schneller Bugs früher sichtbar höherer Abstraktionsgrad Partitionierung HW/SW übergreifende Optimierung Integration v. Systemen aus/mittels HW/SW systematische Schnittstellendefinition Komplexitätsbewältigung A. Steininger TU Vienna

4 Embedded Systems: Challenges
„An exploding number of embedded reactive heterogeneous components in mass-market products“ „Massive seamless integration of heterogeneous components in a real-world environment“ „Building systems of guaranteed functionality and quality at an acceptable cost is a major technological and scientific challenge“ [Joseph Sifakis, Workshop on Strategies for Embedded Systems 2005] A. Steininger TU Vienna

5 The Constraints Dependability Autonomy Low resource consumption
[Joseph Sifakis, Workshop on Strate-gies for Embedded Systems 2005] Dependability safety, security, availability Autonomy no humans in the loop Low resource consumption memory, power, energy Physical constraints weight size, heat dissipation, … Market positioning optimal cost/quality, time to market A. Steininger TU Vienna

6 The System-Centric Approach
Joint Design (HW, SW, Environment) to determine cost / quality tradeoffs Requires a combination of competencies in SW, auto-mation, networks, electronics, man-machine interfaces => training, education [Joseph Sifakis, Workshop on Strategies for Embedded Systems 2005] A. Steininger TU Vienna

7 The Current State no unified theory to predict the dynamic properties of a SW running on a given execution platform complex systems are built through a suc-cession of incremental developments exploding validation costs [Joseph Sifakis, Workshop on Strategies for Embedded Systems 2005] A. Steininger TU Vienna

8 Anwendungsbeispiele Consumer-Products Mobiltelefonie Automotive
unglaubliche Features kleiner Preis, kleine Größe, lange Akku-Lebensdauer Mobiltelefonie zusätzlich Mixed-Signal Design Automotive extreme Anforderungen bezügl. Sicherheit & Preis A. Steininger TU Vienna

9 Die Herausforderungen
Miniaturisierung mixed signal, dynamische Rekonfiguration, Energiebudget Rekonfiguration, power management,… Komplexität Interfaces, formale Verifikation Produktivität / Time to market Abstraktionsebenen, Automatisierung Fehlertoleranz A. Steininger TU Vienna

10 Das zentrale Problem globale Optimierung der Gesamtlösung
optimale SW + optimale HW ist zu wenig! => optimale Aufteilung (Partitioning) ist nötig Abhängigkeit von den Randbedingungen hier gibt es derzeit keinen Tool-Support Tools optimieren nur HW bzw. SW allein Problem ist extrem komplex (Lösungsraum!) Wie formuliere ich Optimalität überhaupt? Interfaces zwischen Tools ungeeignet viele Entscheidungen (Partitioning!) trifft ein Entwickler aus Erfahrung A. Steininger TU Vienna

11 Ziel der VO + LU Bewusst-Machen der Problematik
Analysieren der Trade-offs Verständnis für den Optimierungsprozess, dessen Kriterien und Randbedingungen Vermitteln erster eigener Erfahrungen Non-Target: Kennenlernen bestehender Tools A. Steininger TU Vienna

12 Prinzip einer Optimierung
Mittels eines Algorithmus soll eine Kostenfunktion minimiert oder eine Nutzenfunktion maximiert werden und zwar unter Einhaltung von Randbedingungen Als Voraussetzung müssen daher Kosten / Nutzen meßbar und alle Randbedingungen bekannt sein A. Steininger TU Vienna

13 Erfassen der Eigenschaften
die relevante Eigenschaften müssen erfasst werden quantitativ, hinreichend genau schon früh im Design Flow Ist das realistisch möglich? Tools erstellen Schätzungen auf Basis von vereinfachten Modellen Heuristiken A. Steininger TU Vienna

14 Diskussion  Vor-Auswahl
Wählen Sie für die folgende Diskussion eine der Anwendungen (je Gruppe eines) Einspritzelektronik im Auto Herzschrittmacher Fließbandsteuerung Bildkompression für Raumsonde MP3-Player Bankomat A. Steininger TU Vienna

15 Diskussion Fragen Welche Anforderungen an das Produkt (= Embedded System, nicht Gesamtprodukt) bestehen? Was fällt in die Klasse „Kosten“/“Nutzen“ ? Was fällt in die Klasse Randbedingung ? Was ist speziell an Ihrem Anwendungsbereich? Wie kann man sie zum Zeitpunkt des Partitioning quantitativ erfassen? A. Steininger TU Vienna

16 Optimaler Tradeoff Wie vergleicht man quantitativ Speicherverbrauch
physikalische Größe Performance Preis A. Steininger TU Vienna

17 Gegebene Plattform Typisches Szenario Reales Problem
gegeben ist Prozessor => SW FPGA für Spezialfunktionen => HW Reales Problem optimale Nutzung des vorh. Prozessors („Einsparen“ bringt keinen Gewinn!) optimale Nutzung des FPGA Es geht um ein „optimales“ Verschieben von Tasks zwischen FPGA und Prozessor A. Steininger TU Vienna

18 Multicore eleganter Work-Around um die Design-Crisis
Problemverschiebung in die SW (= auf höhere Ebene) ABER: hohe Parallelität ist in SW nicht üblich in ca. 10 Jahren werden Prozessoren 128 cores haben läßt sich dafür eine SW schreiben, die deren volles Potenzial nutzt? wie weit lassen sich Tasks sinnvoll partitionieren? Das Kommunikationsnetz spielt eine zentrale Rolle in diesen Architekturen A. Steininger TU Vienna

19 Network on Chip (NoC) Chip umfasst reguläres Array von „Knoten“
dazwischen fixer Interconnect (NoC), oft mit Router Beispiel: derzeit intensive Forschung auf NoC K R A. Steininger TU Vienna

20 Die Hardware der Zukunft (?)
Chip mit Vielzahl (einfacher) CPU Cores Pool von Special Function Units (Multiply, FFT, …) Pool von programmierbarer „glue logic“ Hierarchische Strukturierung für bessere Effizienz (z.B. 4 Cores teilen Gruppe von SFUs und Logic Blocks) programmierbare Verbindungen zentraler Takt (?) , GALS ? Grenze HW/SW verschwimmt zunehmend A. Steininger TU Vienna

21 Non-Functional Requirements
Trend zu Spezifikation/Entwurf auf hoher Abstraktionsebene Dort ist Funktion im Zentrum, keine „Details“ In Embedded Systems geht es aber wesentlich um Leistungsaufnahme/Energieverbrauch („pJ/instr“) Physikalische Größe Preis Echtzeitverhalten, … A. Steininger TU Vienna

22 Synchrones Design erlaubt Abstraktion des Zeitverhaltens
synchrone HW: „Zustand“ statt Zeitverlauf Sicherstellung: statische Timing-Analyse TT-Architecture: „Zustand“ statt Folgen von Events Sicherstellung: Worst-Case Execution Time Analyse bringt entscheidende Vereinfachung des Design einfacher, übersichtlicher „contract“ zwischen allen Modulen ABER: für diesen contract werden zusätzliche (Zeit-) Bedingungen eingeführt … und sind auch einzuhalten ! A. Steininger TU Vienna

23 Assumption Coverage Jedes Design fußt auf Voraussetzungen
ASIC: Temperaturbereich, VCC synchrone HW: Taktperiode ist ausreichend SW: Prozessor-HW funktioniert TT-Systems: WCET wird eingehalten … Was passiert bei deren Verletzung? Je weniger Annahmen, desto robuster das Design! A. Steininger TU Vienna

24 Robustes Design Beherrschung von „ungeplanten“ bzw. nicht exakt planbaren Einflüssen ( Fehlertoleranz: Fehlermodell!) Umgebungsbedingungen (Bsp. Energy Harvesting…) Bauteilparametern Eingaben … Motivation: nm-Technologien: Parametervariationen, Fertigungsdefekte Systeme: hohe Komplexität Wege: sorgfältige Berücksichtigung im Design (wenig Annahmen, robuste Auslegung von Schaltung, Algorithmus, Regler, …) A. Steininger TU Vienna

25 Quelle der Parametervariationen
Parameter: ▪ Schwellwert ▪ Treiberstärke ▪ Geschwindigkeit ▪ Stromverbrauch Ungenauigkeiten von ▪ Masken & Ausrichtung z.B.: Dl/DT Maske = 50nm/K ▪ Zusammensetzung Chemie ▪ Verarbeitungszeit Auswirkungen werden für kleinere Feature-size zunehmend stärker bei 45nm Technologien bis zu 30% Variationen! A. Steininger TU Vienna

26 Formale Verifikation Problem: Lösung: formale Verifikation
moderne Designs sind „von Hand“ nicht überprüfbar zu komplex, zu viele Zustände/Inputs zu viele Parameter übliche TEST Methoden beziehen sich auf HW-Defekte Lösung: formale Verifikation Model-Checking (entspricht gegebene Implementierung einem gegebenen funktionalen Modell, z.B. executable Spec?) fixe Parametrierung Theorem Proving (formale Bedingungen für das Funktionieren eines geg. Alg. auf einer Plattform) Variable zulässig, aber oft unhandliche Gleichungen… A. Steininger TU Vienna