On-Chip-Netzwerk-Architekturen für eingebettete hierarchische Multiprozessoren

Ax J. On-Chip-Netzwerk-Architekturen für eingebettete hierarchische Multiprozessoren. Bielefeld: Universität Bielefeld; 2019.Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Realisierung und Analyse einer skalierbaren Verbindungsstruktur für ein Multi-Prozessorsystem auf einem Chip (MPSoC). Durch die zunehmende Digitalisierung werden in immer mehr Geräten des täglichen Lebens und der Industrie mikroelektronische Systeme eingesetzt. Hierbei handelt es sich häufig um energiebeschränkte Systeme, die zusätzlich einen stetig steigenden Bedarf an Rechenleistung aufweisen. Ein Trend, diesen Bedarf zu decken ist die Integration von zunehmend mehr Prozessorkernen auf einem einzelnen Mikrochip. Many-Core-Systeme mit vielen hunderten bis tausenden ressourceneffizienten CPU-Kernen versprechen hierbei eine besonders hohe Energieeffizienz. Im Vergleich zu Systemen mit wenigen leistungsfähigen, jedoch auch komplexeren CPUs, wird bei Many-Cores die Rechenleistung durch massive Parallelität erzielt. In der AG Kognitronik und Sensorik der Universität Bielefeld wird dazu das CoreVA-MPSoC entwickelt. Um hunderte von CPUs auf einen Chip zu integrieren, verfügt das CoreVA-MPSoC über eine hierarchische Verbindungsstruktur. Diese besteht aus einem On-Chip-Netzwerk (NoC), welches eine Vielzahl von CPU-Cluster koppelt. In jedem CPU-Cluster sind mehrere ressourceneffiziente VLIW-Prozessorkerne über eine eng gekoppelte Bus-Struktur verbunden. Der Fokus dieser Arbeit ist die Entwicklung und Entwurfsraumexploration einer ressourceneffizienten NoC-Architektur für den Einsatz im CoreVA-MPSoC. Die Entwurfsraumexploration findet dazu auf verschiedenen Ebenen statt. Auf der Ebene der Verbindungsstruktur des NoCs werden verschiedene Topologien und Mechanismen der Flusskontrolle untersucht. Des Weiteren wird die Entwicklung und Analyse eines synchronen, mesochronen und asynchronen NoCs vorgestellt, um die Skalierbarkeit und Energieeffizienz dieser Methoden zu untersuchen. Eine weitere Ebene bildet die Schnittstelle zum Prozessorsystem bzw. CPU-Cluster, die einen maßgeblichen Einfluss auf die Softwareentwicklung und Gesamtperformanz des Systems hat. Auf Systemebene wird schließlich die Anbindung verschiedener Speicherarchitekturen an das NoC vorgestellt und deren Auswirkung auf Performanz und Energiebedarf analysiert. Ein abstraktes Modell des CoreVA-MPSoCs mit Fokus auf dem NoC erlaubt die Abschätzung von Fläche, Performanz und Energie des Systems, bzw. der Ausführung von Streaming-Anwendungen. Dieses Modell kann im CoreVA-MPSoC-Compiler für die automatische Abbildung von Anwendungen auf dem MPSoC eingesetzt werden. Zehn Streaming-Anwendungen, vorwiegend aus dem Bereich der Signal- und Bildverarbeitung, zeigen bei der Abbildung auf einem CoreVA-MPSoC mit 32 CPUs eine durchschnittliche Beschleunigung um den Faktor 24 gegenüber der Ausführung auf einer CPU. Ein CoreVA-MPSoC mit 64 CPUs und insgesamt 3MB Speicher besitzt bei einer prototypischen Implementierung in einer 28-nm-FD-SOI-Standardzellenbibliothek einen Flächenbedarf von 14,4mm2. Bei einer Taktfrequenz von 700MHz liegt die durchschnittliche Leistungsaufnahme bei 2W. Eine FPGA-basierte Emulation auf einem FPGA-Cluster aus Xilinx Virtex-5-FPGAs erlaubt zudem eine skalierbare Verifikation eines CoreVA-MPSoCs mit nahezu beliebig vielen CPUs

Development of Energy Models for Design Space Exploration of Embedded Many-Core Systems

This paper introduces a methodology to develop energy models for the design space exploration of embedded many-core systems. The design process of such systems can benefit from sophisticated models. Software and hardware can be specifically optimized based on comprehensive knowledge about application scenario and hardware behavior. The contribution of our work is an automated framework to estimate the energy consumption at an arbitrary abstraction level without the need to provide further information about the system. We validated our framework with the configurable many-core system CoreVA-MPSoC. Compared to a simulation of the CoreVA-MPSoC on gate level in a 28nm FD-SOI standard cell technology, our framework shows an average estimation error of about 4%.Comment: Presented at HIP3ES, 201

An Abstract Model for Performance Estimation of the Embedded Multiprocessor CoreVA-MPSoC Technical Report (v1.0)

Ax J, Flasskamp M, Sievers G, Klarhorst C, Jungeblut T, Kelly W. An Abstract Model for Performance Estimation of the Embedded Multiprocessor CoreVA-MPSoC Technical Report (v1.0).; 2015

System-Level Analysis of Network Interfaces for Hierarchical MPSoCs

Ax J, Sievers G, Flasskamp M, Kelly W, Jungeblut T, Porrmann M. System-Level Analysis of Network Interfaces for Hierarchical MPSoCs. In: Proceedings of the 8th International Workshop on Network on Chip Architectures (NoCArc). New York, NY, USA: ACM; 2015: 3-8.Network Interfaces (NIs) are used in Multiprocessor System-on-Chips (MPSoCs) to connect CPUs to a packet switched Network-on-Chip. In this work we introduce a new NI architecture for our hierarchical CoreVA-MPSoC. The CoreVA-MPSoC targets streaming applications in embedded systems. The main contribution of this paper is a system-level analysis of different NI configurations, considering both software and hardware costs for NoC communication. Different configurations of the NI are compared using a benchmark suite of 10 streaming applications. The best performing NI configuration shows an average speedup of 20 for a CoreVA-MPSoC with 32 CPUs compared to a single CPU. Furthermore, we present physical implementation results using a 28 nm FD-SOI standard cell technology. A hierarchical MPSoC with 8 CPU clusters and 4 CPUs in each cluster running at 800 MHz requires an area of 4.56 mm²

Performance Estimation of Streaming Applications for Hierarchical MPSoCs

Flasskamp M, Sievers G, Ax J, et al. Performance Estimation of Streaming Applications for Hierarchical MPSoCs. In: Workshop on Rapid Simulation and Performance Evaluation: Methods and Tools (RAPIDO). New York, NY: ACM Press; 2016: 1

CoreVA-MPSoC: A Many-core Architecture with Tightly Coupled Shared and Local Data Memories

Ax J, Sievers G, Daberkow J, et al. CoreVA-MPSoC: A Many-core Architecture with Tightly Coupled Shared and Local Data Memories. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 2018;29(5):1030-1043

Composite transcriptome assembly of RNA-seq data in a sheep model for delayed bone healing

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The sheep is an important model organism for many types of medically relevant research, but molecular genetic experiments in the sheep have been limited by the lack of knowledge about ovine gene sequences.</p> <p>Results</p> <p>Prior to our study, mRNA sequences for only 1,556 partial or complete ovine genes were publicly available. Therefore, we developed a composite <it>de novo </it>transcriptome assembly method for next-generation sequence data to combine known ovine mRNA and EST sequences, mRNA sequences from mouse and cow, and sequences assembled <it>de novo </it>from short read RNA-Seq data into a composite reference transcriptome, and identified transcripts from over 12 thousand previously undescribed ovine genes. Gene expression analysis based on these data revealed substantially different expression profiles in standard versus delayed bone healing in an ovine tibial osteotomy model. Hundreds of transcripts were differentially expressed between standard and delayed healing and between the time points of the standard and delayed healing groups. We used the sheep sequences to design quantitative RT-PCR assays with which we validated the differential expression of 26 genes that had been identified by RNA-seq analysis. A number of clusters of characteristic expression profiles could be identified, some of which showed striking differences between the standard and delayed healing groups. Gene Ontology (GO) analysis showed that the differentially expressed genes were enriched in terms including <it>extracellular matrix</it>, <it>cartilage development</it>, <it>contractile fiber</it>, and <it>chemokine activity</it>.</p> <p>Conclusions</p> <p>Our results provide a first atlas of gene expression profiles and differentially expressed genes in standard and delayed bone healing in a large-animal model and provide a number of clues as to the shifts in gene expression that underlie delayed bone healing. In the course of our study, we identified transcripts of 13,987 ovine genes, including 12,431 genes for which no sequence information was previously available. This information will provide a basis for future molecular research involving the sheep as a model organism.</p