Hardware Software Co Design Einfhrung Optimierung A Steininger

Hardware Software Co. Design Einführung Optimierung A. Steininger

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

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

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] 4 A. Steininger TU Vienna

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

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

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 succession of incremental developments exploding validation costs 7 [Joseph Sifakis, Workshop on Strategies for Embedded Systems 2005] A. Steininger TU Vienna

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

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

Das zentrale Problem globale Optimierung der Gesamtlösung n n optimale SW + optimale HW ist zu wenig! => optimale Aufteilung (Partitioning) ist nötig Abhängigkeit von den Randbedingungen hier gibt es derzeit keinen Tool-Support n n n 10 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

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 11 A. Steininger TU Vienna

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 12 A. Steininger TU Vienna

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

Diskussion Vor-Auswahl Wählen Sie für die folgende Diskussion eine der Anwendungen (je Gruppe eines) n n n 14 Einspritzelektronik im Auto Herzschrittmacher Fließbandsteuerung Bildkompression für Raumsonde MP 3 -Player Bankomat A. Steininger TU Vienna

Diskussion Fragen Welche Anforderungen an das Produkt (= Embedded System, nicht Gesamtprodukt) bestehen? n n n 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? 15 A. Steininger TU Vienna

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

Gegebene Plattform Typisches Szenario n n gegeben ist Prozessor FPGA für Spezialfunktionen => SW => HW Reales Problem n n n 17 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

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 n n 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 18 A. Steininger TU Vienna

Network on Chip (No. C) Chip umfasst reguläres Array von „Knoten“ dazwischen fixer Interconnect (No. C), oft mit Router Beispiel: K R derzeit intensive Forschung auf No. C 19 A. Steininger TU Vienna

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 20 A. Steininger TU Vienna

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 n n 21 Leistungsaufnahme/Energieverbrauch („p. J/instr“) Physikalische Größe Preis Echtzeitverhalten, … A. Steininger TU Vienna

Synchrones Design erlaubt Abstraktion des Zeitverhaltens n n 22 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

Assumption Coverage Jedes Design fußt auf Voraussetzungen n n 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! 23 A. Steininger TU Vienna

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

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

Formale Verifikation Problem: n n 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 n Model-Checking (entspricht gegebene Implementierung einem gegebenen funktionalen Modell, z. B. executable Spec? ) n n Theorem Proving (formale Bedingungen für das Funktionieren eines geg. Alg. auf einer Plattform) n 26 fixe Parametrierung Variable zulässig, aber oft unhandliche Gleichungen… A. Steininger TU Vienna