Das Dokument beschreibt eine Architektur zur dynamischen Rekonfiguration eingebetteter signalverarbeitender Systeme, fokussiert auf Herausforderungen in der Softwareentwicklung, darunter Verteiltheit, Echtzeitfähigkeit und Wartung. Es werden moderne Ansätze wie modellbasierte Entwicklung und die Verwendung von Java und FPGA zur Verbesserung von Leistung und Effizienz erörtert. Ein Beispielprojekt zur Bildverarbeitung illustriert die Umsetzung der Konzepte, einschließlich der Modellierung, Simulation und Partitionierung in Hard- und Software.

1. Eine Architektur zur dynamischen Rekonfiguration
eingebetteter signalverarbeitender Systeme
Dipl.-Inf. Reinhard Meyer
22.07.10

2. Motivation
● Eingebettete Systeme:
● Anwendung im sicherheitsrelevanten
Umfeld Automotive, Luft- und Raumfahrt,
Medizin, ...
● Fortschreitende Miniaturisierung
● Zunahme der Leistungsfähigkeit der
Hardware
● Implementierung von Funktionalität mit
steigender Komplexität in Software
● Verwendung von Hochsprachen zur
Implementierung
Historie softwarebasierter
● Anpassung des Funktionen im Automobil
Softwareentwicklungsprozesses [IMMOS04]
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3. Übersicht
● Softwareentwicklung für eingebettete Systeme
● Anforderungen an Entwicklung und Betrieb
● Maßnahmen zur Verbesserung der Softwarequalität
● Warum Java und FPGA ?
● Android-Plattform
● OSGI – Dynamische Rekonfiguration von Software
● Modellierung von verteilten Systemen für die Signalverarbeitung
● Eigenschaften von Werkzeugen der Signalverarbeitung
● Modellierung von Algorithmen
● Konzeptvorschlag
● Zusammenfassung
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4. Softwareentwicklung für
eingebettete Systeme
●
Anforderungen:
● Entwicklung:
– Verteiltheit und Nebenläufigkeit: Aufgaben werden auf verschiedenen
Plattformen parallel ausgeführt:
● x86, PPC, DSP, ASIC, FPGA
● Neuer Trend: Multicore
– Echtzeitfähigkeit und Vorhersagbarkeit: Einhaltung von Zeitschranken,
deterministisches Verhalten
– Weitere Eigenschaften: Performance, Datensicherheit, Fehlertoleranz
– Variantenmanagement
● Betrieb (Wartung):
– Änderung der Funktionalität
– Fehlerbeseitigung
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5. Softwareentwicklung für
eingebettete Systeme
● Konzepte zur Erhöhung der Modelling Space
Softwarequalität Platform-independent Platform-specific
Model (PIM) Constraints
● Modellgetriebene Entwicklung
– Modellbildung und Simulation Automated Transformation
– Automatisierte Transformation
– Plattform-Codegenerierung Platform 1 Platform N
● Verwendung einer interpretierten Platform-specific Platform-specific
Sprache Model (PSM) Model (PSM)
– Plattformunabhängig
Code ... Code
– Verlagerung der sicherheits- Generation Generation
relevanten Konzepte vom
Programmcode auf den Interpreter Platform-specific Platform-specific
Code Code
Modellgetriebene Entwicklung
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6. Softwareentwicklung für
eingebettete Systeme
● Charakterisierung
● Modellbasierte Entwicklung
+ Höhere Codequalität durch automatische Codegenerierung
+ Änderbarkeit der Funktionalität im Modell (virtuell)
+ Einheitliches Datenmodell, vereinfachtes Variantenmanagement
– Erhöhter Verwaltungsaufwand bei heterogenen, komplexen Strukturen
– Informelle Auf- und Nachbereitung der Daten
● Interpretierte Sprache
+ Zuverlässigkeit: Automatische Speicherverwaltung
+ Sicherheit: Mechanismen vor der Programmausführung
– Deterministisches Verhalten und Zugriff auf Systemressourcen
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7. Softwareentwicklung für
eingebettete Systeme
● Java als Sprache der Wahl:
● Entstehung: Green Hill Projekt, Sun Microsystems,
1992: Touchscreen-basiertes Steuergerät
(StarSeven)
● Konzentration auf den Desktop- und Servermarkt,
aktuelle Version ist Java 6
● Laufzeitumgebung: Virtuelle Maschine (VM) +
Laufzeitbibliothek mit API, Programmcode wird im
Allgemeinen interpretiert
● Plattformunabhängigkeit: Bytecode ist universell,
für eine Architektur gibt es die jeweils passende
VM, inzwischen Vielzahl an verschiedenen VM Sun Trademark Logo
für Java
verfügbar
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8. Softwareentwicklung für
eingebettete Systeme
● Warum Java ?
● Vorurteil: „Java ist langsam, speicherintensiv
und nicht echtzeitfähig“
– Kompilation von Code statt Interpretation:
Hotspot-Compiler, AOT-Compiler mit Early-
Binding ermöglichen beschleunigtes
Abarbeiten von Programmen
– Garbage Collection: Speicherbereinigung
als niedrig priorisierter Thread
– Verwendung einer reduzierten
Laufzeitbibliothek
– 2000: Realtime Specification for Java SciMark 2.0 Java
(RTSJ) Benchmark Suite
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9. Softwareentwicklung für
eingebettete Systeme
● Android Plattform
● Softwarestack der Open Handset
Alliance für mobile Geräte
● Betriebssystem, Middleware und
elementare Anwendungen
zusammengefasst in einem
Framework
● Dalvik VM mit eigenem Bytecode
(dex) zur Ausführung von
Anwendungen, java-basiert
● Linux-Kernel und native
Codebibliotheken für zeitkritische
Anwendungen Android Platform,
Quelle: http://developer.android.com
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10. Softwareentwicklung für
eingebettete Systeme
● OSGI
● Standard zur dynamischen
Rekonfiguration von Software
● Modularisierung von Anwendungen
und Dienste (Bundles) in einem
Komponentenmodell
● Austausch von Code zur Laufzeit
● Hardware- und Sprachunabhängig
● Implementiert für Java, .Net geplant
● Anwendungen im Automotive-Bereich
(BMW), Desktop-Bereich (Eclipse),
Heimautomatisierung OSGI Architecture
Quelle: http://en.wikipedia.org/wiki/OSGi
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11. Softwareentwicklung für
eingebetteter Systeme
● Warum Java i.V. mit FPGA ?
● Vorteile von Java bei der
Softwareentwicklung
● Einheitliches HW/SW-Designmodell
● FPGA: Erhöhung der Rechenleistung
durch Ausnutzen der Parallelisierung
– Bsp.: Damenproblem (diskrete
Optimierung)
● NQueens@home: 25-Damen-
Problem – 260 PC in 9 Monaten
● FPGA-Lösung: 26-Damen-
Problem – 18 FPGA in 6 Monaten
[Preußer09]
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12. Softwareentwicklung für
eingebettete Systeme
● Warum Java i.V. mit FPGA
● JBits SDK
– Bitstream-API für Xilinx FPGA
– Erzeugung und dynamische
Rekonfiguration von Schaltkreisen
über das XHWIF
● JHDL
– Hardware-Beschreibungssprache
– Ziel: Konsistenz von
Objektdatenflüssen SW/HW
Quelle: JBits
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13. Werkzeuge der Signalverarbeitung
● Werkzeugeigenschaften
● Homogenität:
– Überschaubare Anzahl an verschiedenen
Werkzeugarten (Algorithmen)
– Hoher Grad an mathematischer Strukturierung
● Optimierung:
– Manuelles Tuning (plattformabhängig)
– Auto-Tuning: Computer optimiert Algorithmen
● Verteiltheit:
The Mathworks
– Algorithmen für PC, DSP, ASIC und FPGA Matlab / Simulink
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14. Werkzeuge der Signalverarbeitung
● ImageJ
● Java, Open-Source, lebendige
User-Community
● Flexible, erweiterbare Architektur:
– Erstellung benutzerdefinierter
Macros und Plug-Ins
– JavaScript-Prozessor
– Multi-threading-fähig
– Server-Remote-Modus
● Verarbeitung von Gleitkomma-
Bildformaten (Astronomie, Medizin)
ImageJ Toolsuite
● Umfangreiche
Bildmanipulationsmöglichkeiten
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15. Modellierung von Algorithmen in der
Signalverarbeitung
● SPIRAL
● Automatische Codegenerierung für
schnelle Algorithmen in der
Signalverarbeitung
● Heuristische Suchverfahren für
den optimalen Algorithmus
hinsichtlich der Laufzeit auf einer
PC-Architektur
● Beschreibung der Algorithmen
(math. Matrix-Faktorisierung)
mittels einer Signal Processing
Language (SPL)
● Implementation der Algorithmen in
C/FORTRAN
Architektur von SPIRAL [Püsch05]
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16. Modellierung von Algorithmen in der
Signalverarbeitung
● freeSP
● Ganzheitlicher Ansatz zur
Modellierung von verteilten
Systemen
● Deskriptive, plattformunabhängige
Beschreibung des Systems (XML)
● Zerlegung des Gesamtsystems
und Zuordnung zu einzelnen
Prozessen
● Implementierung der Algorithmen
aus vorgehaltenen Bibliotheken
● Modellierung und Simulation von
Nebenläufigkeit mittels Petri-
Netzen
FreeSP – Grobstruktur [Weiss07]
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17. Projektvorschlag
● Konzept
● Verteiltes Rechnen auf eingebetteten signalverarbeitenden Systemen
● Workflow
1. Modellierung eines signalverarbeitenden Systems
2. Simulation des Modells
3. Partitionierung in Hard- und Software
4. Transformation auf die Zielplattform
● Modelltransformationen
– Erzeugen von Java-Programmcode zur Ausführung auf dem PPC
– Übersetzung von parallelisierbaren Teilen der Rechenaufgabe in
programmierbare Logik auf einem FPGA
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18. Projektvorschlag
● Plattform:
● Modellierung:
Standard-PC, IDE (Eclipse)
● Ausführung:
Virtex-II-FPGA mit Dual-
Core-PPC
– (Echtzeit-)Betriebssystem
– Java VM – eingebettete
Laufzeitumgebung
– RTR Soft- und Hardware
– Onboard-System zur
Bildverarbeitung
Architektur für FPGA (Ausführung, linke Seite) und PC
(Modellierung, rechte Seite)
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19. Zusammenfassung
● Signalverarbeitende Systeme
● Neue Herausforderung an die Softwareentwicklung in Bezug auf
– Verteiltheit und Nebenläufigkeit
– Verlässlichkeit (Verfügbarkeit, Sicherheit, Wartbarkeit)
– Echtzeitfähigkeit und deterministisches Verhalten
– Variantenmanagement
● Modellbasierte Entwicklung und interpretierte Sprachen als
Designansatz
● Implementierung dieses Ansatzes anhand einer Bildverarbeitungslösung
● Quantifizierung des Gesamtsystems hinsichtlich Wartbarkeit und
Performance
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20. Quellen
● [IMMOS04] T. Klein, M. Conrad, I. Fey, M. Grochtmann: Modellbasierte
Entwicklung eingebetteter Fahrzeugsoftware bei DaimlerChrysler, Proc.
Modelling LNI, 2004.
● [JBits] S. Guccione et. Al.: Jbits – A Java Interface for Reconfigurable
Computing, Xilinx Inc.
● [Püsch05] M. Püschel et. Al.: SPIRAL: „Code Generation for DSP
Transforms“, Proc. IEEE special issue on „Program Generation,
Optimization, and Adaptation'', 2005.
● [Preußer09] T. Preußer et. Al.: Putting Queens in Carry-Chains, In: 3rd
HiPEAC Workshop on Reconfigurable Computing, Paphos, Cyprus, 2009.
● [Weiss05] A. Weiss: „Deklarative Beschreibung verteilter
signalverarbeitender Systeme“, Linux Automation Konferenz, 2005.
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