Anwendungsgewahre statische Spezialisierung vormals dynamischer Systemaufrufe zur Verbesserung nichtfunktionaler Eigenschaften eingebetteter Echtzeitsysteme

Eingebettete Systeme sind aus unserem heutigen Leben nicht mehr wegzudenken. Sie sind allgegenwärtig in fast jedem Moment unseres täglichen Lebens um uns vorhanden und unterstützen unseren Alltag. Wir erwarten von diesen Systemen gleichzeitig sowohl hohe Kosteneffizienz in Entwicklung als auch Produktion. Gleichzeitig erwarten wir, dass diese zuverlässig arbeiten und stets erwartungsgemäß reagieren. Dies führt gerade bei der großen Stückzahl und dem weiter steigenden Vorkommen dieser Systeme zu einem immensen Druck auf den Entwicklungsprozess neuer Systeme. Während ein fertiges System entsprechend der Umgebung eine festgelegte Aufgabe und damit eine festgelegte Software-Anwendung hat, die es ausführt, sind die für dessen Implementierung und Ausführung verwendeten Werkzeuge nicht speziell für genau diese Aufgabe gedacht, sondern für eine Vielzahl möglicher Anwendungen. Dies bedeutet, dass sie einen deutlich größeren Funktionsumfang und eine größere Flexibilität in der Verwendung dessen ermöglichen, als von der konkreten Anwendung benötigt wird. In dieser Arbeit beschäftige ich mich mit den Echtzeitbetriebssystemen (EZBS), die als Ausführungsgrundlage dienen. Diese stellen ein breites Spektrum an Primitiven verschiedener Systemobjektklassen dazugehöriger Interaktionsmethoden zur Verfügung, von denen eine Anwendung nur eine Teilmenge verwendet. Bei den hier betrachteten dynamisch konfigurierten Systemen werden alle Systemobjekte zur Laufzeit konfiguriert und auch ihre Interaktionen sind ausschließlich durch den Verlauf des Programmcodes bestimmt. Ein Betriebssystem muss dementsprechend jederzeit beliebige Systemaufrufe akzeptieren können, auch wenn diese von der Anwendung nicht ausgeführt werden. Diese Freiheit verursacht pessimistische Annahmen für mögliche Interaktionsmuster und erzwingt eine dynamische Verwaltung aller Systemzustände und Systemobjekte. In dieser Arbeit stelle ich daher Verfahren vor, mit denen systematisch und automatisiert vormals dynamische Systemaufrufe unter Beachtung der Anforderungen einer gegebenen Anwendung statisch spezialisiert werden können, sodass sich insgesamt die nichtfunktionalen Eigenschaften des Gesamtsystems verbessern. Mittels statischer Analyse ermittle ich die von der Anwendung verwendeten Systemobjekte und deren mögliche Interaktionen. Mit diesem Wissen führe ich in Spezialisierungen in der Phase des Systemstarts und in der Arbeitsphase des Systems zur Übersetzungszeit durch. Der Systemstart optimiere ich, indem semantisch statische Systemobjekte bereits zur Übersetzungszeit instanziiert werden. Interaktionen während der Arbeitsphase optimiere ich, indem ich auf die tatsächlichen Verwendungsmuster spezialisierte Implementierungen von Systemobjekten und deren Interaktionen einsetze. Mit diesen Spezialisierungen bin ich in der Lage, sowohl Laufzeit als auch Speicherbedarf eines spezialisierten Systems zu reduzieren. Den Systemstart kann ich um bis zu 67 % beschleunigen. Bei der Ausführungszeit eines einzelnen Systemaufrufs zur Kommunikation zweier Systemobjekte sind bis zu 43 % Reduktion möglich. Als Ergebnis dieser Arbeit kann ich zeigen, dass eine automatische anwendungsgewahre statische Spezialisierung von vormals dynamischen Systemaufrufen gewinnbringend möglich ist. Dabei kann ich das Ergebnis von Systemaufrufen zur Laufzeit vorausberechnen und damit sowohl die sonst benötigte Laufzeit reduzieren, als auch eventuell nicht mehr benötigte Systemaufrufimplementierungen im Betriebssystem einsparen. Durch den Einsatz von anwendungsangepassten Implementierungen von Systemaufrufen ist eine weitere Verbesserung gegeben. Dies ist in einem fließenden Übergang möglich, sodass diejenigen Komponenten, die die Flexibilität der dynamischen Betriebssystemschnittstelle benötigen, diese weiterhin uneingeschränkt zur Verfügung steht. Die funktionalen Eigenschaften und Anforderungen werden dabei unter keinen Umständen verletzt.DFG/Sachbeihilfe im Normalverfahren/LO 1719/4-1/E

Emulator- und kostenbasierte Analyse von Network-on-Chip

Die Komplexität der Kommunikation auf aktuellen und zukünftigen Multi-Kern System on Chip ist mit gängigen Kommunikationsarchitekturen wie Bussen oder Punkt-zu-Punkt Verbindungen kaum zu beherrschen. Network-on-Chip (NoC) stellen eine mögliche Lösung dieses Problems dar. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein modulares und parametrisierbares Network-on-Chip entwickelt. Dies unterstütze eine Vielzahl von NoC-Parametern wie zum Beispiel Topologie, Routing Algorithmus und Vermittlungstechnik. Die erstellte VHDL Bibliothek für NoC ermöglicht die automatische Generierung von NoC-Beschreibungen in VHDL. Für die Untersuchung der Performance, Fläche und Verlustleistung der modellierten NoC wurden exemplarische VLSI-Implementierungen der NoC-Komponenten mit Hilfe von Standardzellen erstellt. Zur Reduzierung der Kosten und Steigerung der Performance sind physikalisch optimierte Kernkomponenten in Kombination mit Standardzellen verwendet worden. Dies reduziert die Kosten der NoC-Implementierungen signifikant wobei die Parametrisierbarkeit erhalten bleibt. Die Kosten für die NoC-Komponenten in Abhängigkeit der NoC-Parameter wurden mit mathematischen Modellen beschrieben. Diese Modelle erlauben die Abschätzung der zu erwartenden Kosten schon in frühen Entwurfsphasen. Neben den Kosten, die durch ein NoC verursacht werden, ist die Bestimmung der Performance eines NoCs wichtig. Es wurden verschiedene Techniken (z.B. Simulation auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen, Emulation auf einem FPGA) implementiert, um die Performance von NoC zu bestimmen. Die Erweiterung der NoC-Beschreibung um weitere Bibliotheken zur Simulation mit SystemC und Colored-Petri-Nets, einer Emulation auf einem FPGA und der statischen Analyse ermöglichten einen Vergleich und eine Bewertung dieser Techniken. Die Analyse-Techniken wurden den unterschiedlichen Phasen im Entwurfs-prozess von NoC zugeordnet. Durch die Vielzahl an NoC-Parametern ist der Entwurf eines optimalen NoC sehr komplex und aufwändig. Die Erkenntnisse dieser Arbeit wurden in einer Entwurfsmethodik zusammengeführt. Dieses Spiral-Modell ermöglicht eine effiziente, automatisierte Implementierung von NoC. Bei dem Vergleich der implementierten NoC-Komponenten mit Beispielen aus der Literatur konnte die Effizienz und Leistungsfähigkeit gezeigt werden. Für Anwendungsbeispiele aus der Literatur und zufälligen Datenverkehr konnte der Entwurfsraum für NoC erfolgreich untersucht und jeweils Pareto-optimale NoC identifiziert werden. Die Analyse des Kommunikationsverhalten eines realen Multi-Core Prozessors mit 61 Prozessorkernen und Abbildung auf den FPGA-basierten Emulator für NoC zeigen, dass die vorgestellte Methodik grundsätzlich gut für den Entwurf und die Analyse von NoC geeignet ist

Integrierte Konzepte tiefer Neuronaler Netze zur monokularen Informationsgewinnung im Autonomen Fahrzeug

Tiefe Neuronale Netze im Allgemeinen und Convolutional Neural Networks (CNNs) im Speziellen konnten in den letzten Jahren in den Bereichen Maschinelles Sehen und Bildverarbeitung in verschiedensten Domänen große Erfolge erzielen. Herausforderungen bestehen dabei vor allem in der Anpassung der Methoden an domänenspezifische Tasks und die Reduktion des im Normalfall recht hohen Ressourcenbedarfs, insbesondere für mobile Anwendungen wie das Autonome Fahren. Dort werden CNNs zur Bildverarbeitung meist für die Gewinnung relevanter Informationen über die Umgebung aus monokularen Kameras verwendet. Hierzu werden auf einem Kamerabild verschiedene Algorithmen zur Lösung unterschiedlicher Tasks ausgeführt. Im Rahmen dieser Arbeit wird mit dem MultiNet-Ansatz ein Konzept zur integrierten Bearbeitung verschiedener Tasks in einem gemeinsamen CNN-Modell vorgestellt. Der Ressourcenbedarf kann so im Vergleich zu einer getrennten Ausführung separater Modelle bei gleichbleibender Qualität der Ergebnisse deutlich reduziert werden. Zusätzlich wird ein Verfahren vorgestellt, welches bei ebenfalls gleichbleibender Ergebnisqualität durch eine Kombination der angepassten Methoden Pruning und Knowledge Distillation den Ressourcenverbrauch eines CNN-Modells signifikant reduzieren kann. Für die Domäne des Autonomen Fahrens werden CNN-Architekturen zur allgemeinen Objektdetektion an die Anforderungen der domänenspezifischen Detektion von Objekten im Fahrzeugumfeld angepasst. Hierbei findet eine getrennte Betrachtung von statischen und dynamischen Verkehrsobjekten statt. Zur Lösung der Herausforderungen bei der Detektion von statischen Verkehrsobjekten wie Ampeln oder Verkehrsschildern wird ein Ansatz zur hierarchischen Detektion gleichartiger Objekte vorgestellt. Für die Detektion von dynamischen Verkehrsobjekten wie anderen Verkehrsteilnehmern wird ein Ansatz zur direkten 3D Detektion von Objekten in einem Kamerabild eingeführt. Derartige Ansätze offenbaren durch ihre Komplexität allerdings eine Herausforderung beim Training vieler CNN-Modelle. Der Fortschritt und die Konvergenz des Trainingsprozesses werden in wesentlichen Teilen durch die Zusammensetzung der verwendeten Trainingsdaten bedingt. Um den Trainingsprozess mit den jeweils verfügbaren Trainingsdaten bestmöglich durchführen zu können, wird eine dynamische Fehlerfunktion vorgestellt, welche die einzelnen Datenpunkte angepasst an deren aktuelle Schwierigkeit im Trainingsprozess automatisch gewichtet. Eine Evaluation auf öffentlich verfügbaren Datensätzen wird für alle im Rahmen dieser Arbeit vorgestellten Konzepte durchgeführt