Exploring resource/performance trade-offs for streaming applications on embedded multiprocessors

Embedded system design is challenged by the gap between the ever-increasing customer demands and the limited resource budgets. The tough competition demands ever-shortening time-to-market and product lifecycles. To solve or, at least to alleviate, the aforementioned issues, designers and manufacturers need model-based quantitative analysis techniques for early design-space exploration to study trade-offs of different implementation candidates. Moreover, modern embedded applications, especially the streaming applications addressed in this thesis, face more and more dynamic input contents, and the platforms that they are running on are more flexible and allow runtime configuration. Quantitative analysis techniques for embedded system design have to be able to handle such dynamic adaptable systems. This thesis has the following contributions: - A resource-aware extension to the Synchronous Dataflow (SDF) model of computation. - Trade-off analysis techniques, both in the time-domain and in the iterationdomain (i.e., on an SDF iteration basis), with support for resource sharing. - Bottleneck-driven design-space exploration techniques for resource-aware SDF. - A game-theoretic approach to controller synthesis, guaranteeing performance under dynamic input. As a first contribution, we propose a new model, as an extension of static synchronous dataflow graphs (SDF) that allows the explicit modeling of resources with consistency checking. The model is called resource-aware SDF (RASDF). The extension enables us to investigate resource sharing and to explore different scheduling options (ways to allocate the resources to the different tasks) using state-space exploration techniques. Consistent SDF and RASDF graphs have the property that an execution occurs in so-called iterations. An iteration typically corresponds to the processing of a meaningful piece of data, and it returns the graph to its initial state. On multiprocessor platforms, iterations may be executed in a pipelined fashion, which makes performance analysis challenging. As the second contribution, this thesis develops trade-off analysis techniques for RASDF, both in the time-domain and in the iteration-domain (i.e., on an SDF iteration basis), to dimension resources on platforms. The time-domain analysis allows interleaving of different iterations, but the size of the explored state space grows quickly. The iteration-based technique trades the potential of interleaving of iterations for a compact size of the iteration state space. An efficient bottleneck-driven designspace exploration technique for streaming applications, the third main contribution in this thesis, is derived from analysis of the critical cycle of the state space, to reveal bottleneck resources that are limiting the throughput. All techniques are based on state-based exploration. They enable system designers to tailor their platform to the required applications, based on their own specific performance requirements. Pruning techniques for efficient exploration of the state space have been developed. Pareto dominance in terms of performance and resource usage is used for exact pruning, and approximation techniques are used for heuristic pruning. Finally, the thesis investigates dynamic scheduling techniques to respond to dynamic changes in input streams. The fourth contribution in this thesis is a game-theoretic approach to tackle controller synthesis to select the appropriate schedules in response to dynamic inputs from the environment. The approach transforms the explored iteration state space of a scenario- and resource-aware SDF (SARA SDF) graph to a bipartite game graph, and maps the controller synthesis problem to the problem of finding a winning positional strategy in a classical mean payoff game. A winning strategy of the game can be used to synthesize the controller of schedules for the system that is guaranteed to satisfy the throughput requirement given by the designer

Modeling, Analysis, and Hard Real-time Scheduling of Adaptive Streaming Applications

In real-time systems, the application's behavior has to be predictable at compile-time to guarantee timing constraints. However, modern streaming applications which exhibit adaptive behavior due to mode switching at run-time, may degrade system predictability due to unknown behavior of the application during mode transitions. Therefore, proper temporal analysis during mode transitions is imperative to preserve system predictability. To this end, in this paper, we initially introduce Mode Aware Data Flow (MADF) which is our new predictable Model of Computation (MoC) to efficiently capture the behavior of adaptive streaming applications. Then, as an important part of the operational semantics of MADF, we propose the Maximum-Overlap Offset (MOO) which is our novel protocol for mode transitions. The main advantage of this transition protocol is that, in contrast to self-timed transition protocols, it avoids timing interference between modes upon mode transitions. As a result, any mode transition can be analyzed independently from the mode transitions that occurred in the past. Based on this transition protocol, we propose a hard real-time analysis as well to guarantee timing constraints by avoiding processor overloading during mode transitions. Therefore, using this protocol, we can derive a lower bound and an upper bound on the earliest starting time of the tasks in the new mode during mode transitions in such a way that hard real-time constraints are respected.Comment: Accepted for presentation at EMSOFT 2018 and for publication in IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD) as part of the ESWEEK-TCAD special issu

Proceedings of the first international workshop on Investigating dataflow in embedded computing architectures (IDEA 2015), January 21, 2015, Amsterdam, The Netherlands

IDEA '15 held at HiPEAC 2015, Amsterdam, The Netherlands on January 21st, 2015 is the rst workshop on Investigating Data ow in Embedded computing Architectures. This technical report comprises of the proceedings of IDEA '15. Over the years, data ow has been gaining popularity among Embedded Systems researchers around Europe and the world. However, research on data ow is limited to small pockets in dierent communities without a common forum for discussion. The goal of the workshop was to provide a platform to researchers and practitioners to present work on modelling and analysis of present and future high performance embedded computing architectures using data ow. Despite being the rst edition of the workshop, it was very pleasant to see a total of 14 submissions, out of which 6 papers were selected following a thorough reviewing process. All the papers were reviewed by at least 5 reviewers. This workshop could not have become a reality without the help of a Technical Program Committee (TPC). The TPC members not only did the hard work to give helpful reviews in time, but also participated in extensive discussion following the reviewing process, leading to an excellent workshop program and very valuable feedback to authors. Likewise, the Organisation Committee also deserves acknowledgment to make this workshop a successful event. We take this opportunity to thank everyone who contributed in making this workshop a success

Proceedings of the first international workshop on Investigating dataflow in embedded computing architectures (IDEA 2015), January 21, 2015, Amsterdam, The Netherlands

IDEA '15 held at HiPEAC 2015, Amsterdam, The Netherlands on January 21st, 2015 is the rst workshop on Investigating Data ow in Embedded computing Architectures. This technical report comprises of the proceedings of IDEA '15. Over the years, data ow has been gaining popularity among Embedded Systems researchers around Europe and the world. However, research on data ow is limited to small pockets in dierent communities without a common forum for discussion. The goal of the workshop was to provide a platform to researchers and practitioners to present work on modelling and analysis of present and future high performance embedded computing architectures using data ow. Despite being the rst edition of the workshop, it was very pleasant to see a total of 14 submissions, out of which 6 papers were selected following a thorough reviewing process. All the papers were reviewed by at least 5 reviewers. This workshop could not have become a reality without the help of a Technical Program Committee (TPC). The TPC members not only did the hard work to give helpful reviews in time, but also participated in extensive discussion following the reviewing process, leading to an excellent workshop program and very valuable feedback to authors. Likewise, the Organisation Committee also deserves acknowledgment to make this workshop a successful event. We take this opportunity to thank everyone who contributed in making this workshop a success

Predictable mapping of streaming applications on multiprocessors

Het ontwerp van nieuwe consumentenelektronica wordt voortdurend complexer omdat er steeds meer functionaliteit in deze apparaten ge¨integreerd wordt. Een voorspelbaar ontwerptraject is nodig om deze complexiteit te beheersen. Het resultaat van dit ontwerptraject zou een systeem moeten zijn, waarin iedere applicatie zijn eigen taken binnen een strikte tijdslimiet kan uitvoeren, onafhankelijk van andere applicaties die hetzelfde systeem gebruiken. Dit vereist dat het tijdsgedrag van de hardware, de software, evenals hun interactie kan worden voorspeld. Er wordt vaak voorgesteld om een heterogeen multi-processor systeem (MPSoC) te gebruiken in moderne elektronische systemen. Een MP-SoC heeft voor veel applicaties een goede verhouding tussen rekenkracht en energiegebruik. Onchip netwerken (NoCs) worden voorgesteld als interconnect in deze systemen. Een NoC is schaalbaar en het biedt garanties wat betreft de hoeveelheid tijd die er nodig is om gegevens te communiceren tussen verschillende processoren en geheugens. Door het NoC te combineren met een voorspelbare strategie om de processoren en geheugens te delen, ontstaat een hardware platform met een voorspelbaar tijdsgedrag. Om een voorspelbaar systeem te verkrijgen moet ook het tijdsgedrag van een applicatie die wordt uitgevoerd op het platform voorspelbaar en analyseerbaar zijn. Het Synchronous Dataflow (SDF) model is erg geschikt voor het modelleren van applicaties die werken met gegevensstromen. Het model kan vele ontwerpbeslissingen modelleren en het is mogelijk om tijdens het ontwerptraject het tijdsgedrag van het systeem te analyseren. Dit proefschrift probeert om applicaties die gemodelleerd zijn met SDF grafen op een zodanige manier af te beelden op een NoC-gebaseerd MP-SoC, dat garanties op het tijdsgedrag van individuele applicaties gegeven kunnen worden. De doorstroomsnelheid van een applicatie is vaak een van de belangrijkste eisen bij het ontwerpen van systemen voor applicaties die werken met gegevensstromen. Deze doorstroomsnelheid wordt in hoge mate be¨invloed door de beschikbare ruimte om resultaten (gegevens) op te slaan. De opslagruimte in een SDF graaf wordt gemodelleerd door de pijlen in de graaf. Het probleem is dat er een vaste grootte voor de opslagruimte aan de pijlen van een SDF graaf moet worden toegewezen. Deze grootte moet zodanig worden gekozen dat de vereiste doorstroomsnelheid van het systeem gehaald wordt, terwijl de benodigde opslagruimte geminimaliseerd wordt. De eerste belangrijkste bijdrage van dit proefschrift is een techniek om de minimale opslagruimte voor iedere mogelijke doorstroomsnelheid van een applicatie te vinden. Ondanks de theoretische complexiteit van dit probleem presteert de techniek in praktijk goed. Doordat de techniek alle mogelijke minimale combinaties van opslagruimte en doorstroomsnelheid vindt, is het mogelijk om met situaties om te gaan waarin nog niet alle ontwerpbeslissingen zijn genomen. De ontwerpbeslissingen om twee taken van een applicatie op ´e´en processor uit te voeren, zou bijvoorbeeld de doorstroomsnelheid kunnen be¨invloeden. Hierdoor is er een onzekerheid in het begin van het ontwerptraject tussen de berekende doorstroomsnelheid en de doorstroomsnelheid die daadwerkelijk gerealiseerd kan worden als alle ontwerpbeslissingen zijn genomen. Tijdens het ontwerptraject moeten de taken waaruit een applicatie is opgebouwd toegewezen worden aan de verschillende processoren en geheugens in het systeem. Indien meerdere taken een processor delen, moet ook de volgorde bepaald worden waarin deze taken worden uitgevoerd. Een belangrijke bijdrage van dit proefschrift is een techniek die deze toewijzing uitvoert en die de volgorde bepaalt waarin taken worden uitgevoerd. Bestaande technieken kunnen alleen omgaan met taken die een ´e´en-op-´e´en relatie met elkaar hebben, dat wil zeggen, taken die een gelijk aantal keren uitgevoerd worden. In een SDF graaf kunnen ook complexere relaties worden uitgedrukt. Deze relaties kunnen omgeschreven worden naar een ´e´en-op-´e´en relatie, maar dat kan leiden tot een exponenti¨ele groei van het aantal taken in de graaf. Hierdoor kan het onmogelijk worden om in een beperkte tijd alle taken aan de processoren toe te wijzen en om de volgorde te bepalen waarin deze taken worden uitgevoerd. De techniek die in dit proefschrift wordt gepresenteerd, kan omgaan met de complexe relaties tussen taken in een SDF graaf zonder de vertaling naar de ´e´en-op-´e´en relaties te maken. Dit is mogelijk dankzij een nieuwe, effici¨ente techniek om de doorstroomsnelheid van SDF grafen te bepalen. Nadat de taken van een applicatie toegewezen zijn aan de processoren in het hardware platform moet de communicatie tussen deze taken op het NoC gepland worden. In deze planning moet voor ieder bericht dat tussen de taken wordt verstuurd, worden bepaald welke route er gebruikt wordt en wanneer de communicatie gestart wordt. Dit proefschrift introduceert drie strategie¨en voor het versturen van berichten met een strikte tijdslimiet. Alle drie de strategie¨en maken maximaal gebruik van de beschikbare vrijheid die moderne NoCs bieden. Experimenten tonen aan dat deze strategie¨en hierdoor effici¨enter omgaan met de beschikbare hardware dan bestaande strategie¨en. Naast deze strategie¨en wordt er een techniek gepresenteerd om uit de ontwerpbeslissingen die gemaakt zijn tijdens het toewijzen van taken aan de processoren alle tijdslimieten af te leiden waarbinnen de berichten over het NoC gecommuniceerd moeten worden. Deze techniek koppelt de eerder genoemde techniek voor het toewijzen van taken aan processoren aan de drie strategie¨en om berichten te versturen over het NoC. Tenslotte worden de verschillende technieken die in dit proefschrift worden ge¨introduceerd gecombineerd tot een compleet ontwerptraject. Het startpunt is een SDF graaf die een applicatie modelleert en een NoC-gebaseerd MP-SoC platform met een voorspelbaar tijdsgedrag. Het doel van het ontwerptraject is het op een zodanige manier afbeelden van de applicatie op het platform dat de doorstroomsnelheid van de applicatie gegarandeerd kan worden. Daarnaast probeert het ontwerptraject de hoeveelheid hardware die gebruikt wordt te minimaliseren. Er wordt een experiment gepresenteerd waarin drie verschillende multimedia applicaties (H.263 encoder/decoder en een MP3 decoder) op een NoCgebaseerd MP-SoC worden afgebeeld. Dit experiment toont aan dat de technieken die in dit proefschrift worden voorgesteld, gebruikt kunnen worden voor het ontwerpen van systemen met een voorspelbaar tijdsgedrag. Hiermee is het voorgestelde ontwerptraject het eerste traject dat een met een SDF-gemodelleerde applicatie op een NoC-gebaseerd MP-SoC kan afbeelden, terwijl er garanties worden gegeven over de doorstroomsnelheid van de applicatie

Intelligent Approaches for Energy-Efficient Resource Allocation in the Cognitive Radio Network

The cognitive radio (CR) is evolved as the promising technology to alleviate the spectrum scarcity issues by allowing the secondary users (SUs) to use the licensed band in an opportunistic manner. Various challenges need to be addressed before the successful deployment of CR technology. This thesis work presents intelligent resource allocation techniques for improving energy efficiency (EE) of low battery powered CR nodes where resources refer to certain important parameters that directly or indirectly affect EE. As far as the primary user (PU) is concerned, the SUs are allowed to transmit on the licensed band until their transmission power would not cause any interference to the primary network. Also, the SUs must use the licensed band efficiently during the PU’s absence. Therefore, the two key factors such as protection to the primary network and throughput above the threshold are important from the PU’s and SUs’ perspective, respectively. In deployment of CR, malicious users may be more active to prevent the CR users from accessing the spectrum or cause unnecessary interference to the both primary and secondary transmission. Considering these aspects, this thesis focuses on developing novel approaches for energy-efficient resource allocation under the constraints of interference to the PR, minimum achievable data rate and maximum transmission power by optimizing the resource parameters such as sensing time and the secondary transmission power with suitably selecting SUs. Two different domains considered in this thesis are the soft decision fusion (SDF)-based cooperative spectrum sensing CR network (CRN) models without and with the primary user emulation attack (PUEA). An efficient iterative algorithm called iterative Dinkelbach method (IDM) is proposed to maximize EE with suitable SUs in the absence of the attacker. In the proposed approaches, different constraints are evaluated considering the negative impact of the PUE attacker on the secondary transmission while maximizing EE with the PUE attacker. The optimization problem associated with the non-convex constraints is solved by our proposed iterative resource allocation algorithms (novel iterative resource allocation (NIRA) and novel adaptive resource allocation (NARA)) with suitable selection of SUs for jointly optimizing the sensing time and power allocation. In the CR enhanced vehicular ad hoc network (CR-VANET), the time varying channel responses with the vehicular movement are considered without and with the attacker. In the absence of the PUE attacker, an interference-aware power allocation scheme based on normalized least mean square (NLMS) algorithm is proposed to maximize EE considering the dynamic constraints. In the presence of the attacker, the optimization problem associated with the non-convex and time-varying constraints is solved by an efficient approach based on genetic algorithm (GA). Further, an investigation is attempted to apply the CR technology in industrial, scientific and medical (ISM) band through spectrum occupancy prediction, sub-band selection and optimal power allocation to the CR users using the real time indoor measurement data. Efficacies of the proposed approaches are verified through extensive simulation studies in the MATLAB environment and by comparing with the existing literature. Further, the impacts of different network parameters on the system performance are analyzed in detail. The proposed approaches will be highly helpful in designing energy-efficient CRN model with low complexity for future CR deployment