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Scenario-Based Meta-Scheduling for Energy-Efficient, Robust and Adaptive Time-Triggered Multi-Core Architectures

KURZBESCHREIBUNG

Optimization of Frequency-Scaling in Time-Triggered Multi-Core Architectures using Scenario-Based Meta-Scheduling

In vielen sicherheitskritischen Anwendungen (z.B. Luft- und Raumfahrt, Automotive, Kernkraftwerke) kommen komplexe elektronische Systeme zum Einsatz, für die Zertifizierungsnormen den Einsatz von sicheren Konstruktionsmethoden und -tools vorschreiben. Die Szenario-basierte Meta-Planung (SBMeS) ist eine Möglichkeit, die Komplexität von adaptiven Systemen über vorhersehbare Verhaltensmuster zu steuern, die durch statische Planungsalgorithmen festgelegt werden. SBMeS ist sehr bedeutsam für das Internet der Dinge (IoT) und Echtzeitsysteme. Echtzeitsysteme basieren oft auf zeitgesteuerten Betriebssystemen und Netzwerken und können von SBMeS für mehr Energieeffizienz, Flexibilität und Zuverlässigkeit profitieren.
Diese Abhandlung stellt einen SBMeS-Algorithmus vor, der einen individuellen Zeitplan für jede relevante Kombination von Ereignissen wie dynamische Schlupfereignisse berechnet. Die dynamische Frequenzskalierung von Prozessorkernen und Routern dient der Verbesserung der Energieeffizienz unter Beibehaltung der zeitlichen Korrektheit von zeitgesteuerten Berechnungs- und Kommunikationsaktivitäten (z.B. Kollisionsvermeidung, Echtzeitfähigkeit). Mit Hilfe von Modellen von Anwendungen, Plattformen und Kontexten werden Planungswerkzeuge eingesetzt, um Reaktionen auf Ereignisse vorzubereiten und Meta-Planungen zu generieren.
Im Rahmen dieser Arbeit werden Techniken und Werkzeuge entwickelt, um eine Reihe von Berechnungen und Nachrichten auf Network-On-Chip (NoC)-Architekturen zu planen, mit dem Ziel, den Gesamtenergieverbrauch unter Berücksichtigung von Zeitvorgaben und einstellbaren Frequenzen zu minimieren. Der Algorithmus unterstützt sicherheitskritische adaptive zeitgesteuerte Systeme und kann die Anforderungen hinsichtlich der Fehlertoleranz abdecken. Er kann auch dazu beitragen auf Störungsfälle zu reagieren, indem er das System wiederherstellt. Außerdem stellen wir ein Meta-Planungstool (MeSViz) zur Visualisierung von zeitgesteuerten Plänen vor.
Wir analysieren und bewerten die Energieeffizienz der Pläne experimentell für Prozessorkerne und Router. Darüber hinaus wird das Zeitverhalten anhand von statischen und dynamischen Schlupfereignissen analytisch bewertet. Simulationsergebnisse zeigen, dass unser dynamischer Schlupfalgorithmus im Durchschnitt eine Energieeinsparung von 64,4% in einem einzigen Zeitplan und 41,61% Energieeinsparung für NoCs erbringt. Durch die Komprimierung der Zeitpläne kann der Speicherverbrauch um mehr als 61% reduziert werden.

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