Performance- u. VL-Analysen

Studienarbeit "Performance- und Verlustleistungsanalysen mobiler Systeme"

Motivation

Die fortschreitenden Entwicklungen in der Mikroelektronik führen beim Entwurf integrierter digitaler Schaltungen neben angestrebter Verbesserung der Rechenleistung (“performance“) und größeren Integrationsdichten auch zum Anstieg der elektrischen Leistungsaufnahme pro Flächeneinheit. Insbesondere kritisch wirkt sich erhöhte Leistungsaufnahme auf die mobilen, batteriebetriebenen Geräte aus, bei denen die Energiebereitstellung bzw. Energieabfuhr immer größere technologische Herausforderungen darstellen. Außerdem wird die Betriebsdauer – die als eine der entscheidenden Leistungsmerkmale bei solchen Systemen gilt – oft maßgeblich durch die Verlustleistung der integrierten Schaltung bestimmt. Somit kommt der Reduzierung der Leistungsaufnahme eine besonders große Bedeutung zu.

Die Verlustleistungminimierung bringt zunächst die Notwendigkeit des Einsatzes entsprechender Verfahren und Werkzeuge mit sich, die eine möglichst genaue Analyse und Abschätzung der Verlustleistung in einem früheren Entwurfsstadium ermöglichen. Darüber hinaus ist für das Erreichen eines optimalen Verhältnisses zwischen Rechenleistung und Leistungsaufnahme eine gesamtheitliche Betrachtung von maßgebenden Kenngrößen erforderlich. Zur Berechnung der Verlustleistung auf unteren Entwurfsebenen stehen verschiedene Werkzeuge zur Verfügung, die aufgrund des niedrigen Abstraktionsgrades mit geringem Rechenaufwand relativ exakte Werte liefern. Für die Leistungsaufnahmeabschätzung auf den höheren Entwurfsebenen sind jedoch die Hilfsmittel derzeit leider nicht verfügbar. Demgegenüber existieren für die Ermittlung von Performance-Kenngrößen verschiedene Spezifikationstechniken (Warteschlangennetze, Petri-Netze, Markov-Modelle usw.)  und Werkzeuge, die eine Modellierung und Berechnung auf den höheren Abstraktionsebenen, wie der Systemebene ermöglichen, nicht jedoch auf den unteren Entwurfsebenen.

Um eine konsistente Abschätzung der Performance- und Energie-Kenngroßen auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu ermöglichen, wurden in unserem Institut zwei high-level Spezifikationstechniken miteinander kombiniert: das Konzept Erweiterter Warteschalgennetze (Extended Queueing Networks (EQNs)) und SystemC.

Die EQNs  wurden eingeführt, um die Systemeigenschaften wie Synchronization, Nebenläufigkeit, Memory-Streit, endliche Kapazitäten von Warteschlangen sowie gleichzeitige Aktivitäten und gleichzeitige Ressourcen-Belegung genauer modellieren zu können. Dazu wurden zusätzliche Modellierungselemente eingeführt, die eine größere Modellierungsfreiheit und Flexibilität, wie bei Generalisierten Stochastischen Petri-Netzen (GSPN), gewähren, ohne auf die Vorteile, wie beispielsweise Übersichtlichkeit von Modellen mit leicht nachvollziehbaren Abläufen, zu verzichten. Die Anwendbarkeit von EQNs zur Abschätzung des Energieverbrauches haben wir bereits auf Register-Transfer-Ebene (RTL) überprüft. Zur Abschätzung der Performance- und Energie-Kenngrößen haben wir den kommerziellen Simulator Arena verwendet. Um eine Abschätzung der Design-Kenngrößen ohne den Einsatz zusätzlicher Simulations-Tools zu gewährleisten, haben wir die Modellierungselemente von EQNs in SystemC implementiert.

SystemC ist eine Sepzifikationssprache für Beschreibung der Hardware- und Software-Komponenten auf hohen Abstraktionsebenen. SystemC bietet Konstrukte zur Beschreibung der Struktur, Funktionalität und Kommunikation. Allerdings können die Design-Kenngrößen erst nach der RTL-Synthese und mit Einsatz zusätzlicher Tools erlangt werden. Deswegen haben wir diese beiden Techniken miteinander kombiniert, um die angesprochene Nachteile zu bewältigen.

Ziel:
Realisierung komplexerer Eigenschaften von EQNs-Konstrukten in SystemC, um  Abschätzung der Design-Kenngrößen auf System- und Verhaltensebene durchführen zu können.

Personen

Aufgabensteller
  Prof. Dr. Axel Lehmann (axel.lehmann@unibw.de)
Betreuer
  Adisa Musovic (adisa.musovic@unibw.de)
Bearbeiter
  Christian Glashagen (christian.glashagen@unibw.de)

   Peer Schönhusen (peer.schoenhusen@unibw.de)