[論文レビュー] Benchmarking, System Design and Case-studies for Multi-core based Embedded Automotive Systems

Piotr Dziurzański, Amit Kumar Singh+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 14, 2016

Real-Time Systems Scheduling参考文献 8被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、マルチコア埋め込みシステム向けに現実的でリアルな自動車ベンチマークを生成するためにAMALTHEAプラットフォームの利用を提案し、AMALTHEAファイル用のC++パーサーの開発と、ネットワークオンチップ（NoC）アーキテクチャ上でのタスクおよびラベルの割り当て最適化に遺伝的アルゴリズムを適用する。主な貢献は、2×2 NoC上で92世代で完全スケジューラブルな割り当てが得られ、スケジューリング時間（makespan）が改善され、デッドライン違反が減少したことである。

ABSTRACT

In this paper, using of automotive use cases as benchmarks for real-time system design has been proposed. The use cases are described in a format supported by AMALTHEA platform, which is a model based open source development environment for automotive multi-core systems. An example of a simple Electronic Control Unit has been analysed and presented with enough details to reconstruct this system in any format. For researchers willing to use AMALTHEA file format directly, an appropriate parser has been developed and offered. An example of applying this parser and benchmark for optimising makespan while not violating the timing constraints by allocating functionality to different Network on Chip resource is demonstrated.

研究の動機と目的

• リアルタイムマルチコアシステム設計アルゴリズムの評価に用いることのできる、公開済みで現実的である自動車ベンチマークの不足に対処する。
• 研究者がAMALTHEAプラットフォームから自動車ユースケースを再構築し、他のフォーマットに再利用できるようにする。
• 外部ツール（例：遺伝的アルゴリズムフレームワークなど）との統合を容易にするため、AMALTHEAファイルフォーマット用のパーサーを開発する。
• 時間制約下でのシステムレベルリソース割り当て最適化に、パーサーとベンチマークを応用する。

提案手法

• AUTOSAR規格準拠のオープンソースでモデルベースの開発環境であるAMALTHEAプラットフォームを用い、実際の自動車ユースケース（DemoCar）を記述した。
• AMALTHEA XMLファイルからシステムレベルの情報を（実行可能コンponent、タスク、ラベル、依存関係など）抽出するためのカスタムC++パーサーを開発した。
• XYルーティングを採用した2×2メッシュ型ネットワークオンチップ（NoC）アーキテクチャをモデル化し、マルチコア実行における実際のハードウェア制約を模擬した。
• タスクおよびラベルのコア間割り当てを探索するため、遺伝的アルゴリズムを適用し、スケジューリング時間（makespan）を最小化し、デッドライン違反を回避することを目的とした。
• 100世代にわたるスケジューラビリティ評価を、先行研究の手法を用いて実施し、スケジューリング時間と遅延デッドライン数を測定した。
• 4コア（2×2 NoC）、3コア（1コア無効化）、2コア（2コア無効化）の構成を用いて、スケーラビリティおよびエネルギーのトレードオフを評価した実験を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AMALTHEAプラットフォームは、リアルタイムシステム研究のための現実的で再利用可能な自動車ベンチマークを生成するために利用可能だろうか？
• RQ2 AMALTHEAファイル用のC++パーサーは、外部最適化フレームワークとの相互運用性をどの程度向上させられるだろうか？
• RQ3 遺伝的アルゴリズムは、自動車ワークロード向けのNoCベースマルチコアプラットフォーム上で、スケジューラブルなタスクおよびラベル割り当てを効果的に見つけられるだろうか？
• RQ4 コア数の削減が、リアルタイム自動車ベンチマークにおけるスケジューラビリティとスケジューリング時間に与える影響は何か？

主な発見

• 2×2 NoCプラットフォーム上では、92世代でDemoCarベンチマークの完全スケジューラブルな割り当てが達成され、スケジューリング時間が時間経過とともに減少した。
• 1コアを無効化した3コアプラットフォームでも、94世代で完全スケジューラブルな割り当てが得られ、わずかな性能劣化が確認された。
• 2コアを無効化した2×2 NoCでは、広範な探索（4つの島、各100個の個体）を実施したが、完全スケジューラブルな割り当ては得られず、1204個のデッドラインのうち216個が違反した。
• 平均的なスケジューラビリティ分析は1回の評価あたり0.1秒未満で実行され、標準デスクトップCPU上ではAMALTHEAファイル全体のパース処理が0.008秒で完了した。
• パーサーはAMALTHEAファイルからすべての必要なシステムコンponent（実行可能コンponent、タスク、ラベル、依存関係）を正常に抽出でき、後続の最適化処理を可能にした。
• 結果として、AMALTHEAベースのベンチマークとパーサーが、特にリソース割り当てとタイミング解析分野におけるリアルタイムシステム設計研究において実用的であることが示された。