Systemy wbudowane. Cel syntezy systemowej. Wykład 12: Przykłady kosyntezy systemów wbudowanych

Podobne dokumenty
Systemy wbudowane. Uproszczone metody kosyntezy. Wykład 11: Metody kosyntezy systemów wbudowanych

Projektowanie systemów wbudowanych: kosynteza metodą programowania genetycznego oraz przydział nieprzewidzianych zadań

KOSYNTEZA SYSTEMÓW SOC METODĄ ROZWOJOWEGO PROGRAMOWANIA GENETYCZNEGO

Kosynteza dynamicznie samorekonfigurowalnych systemów wbudowanych

KOSYNTEZA SAMOREKONFIGUROWALNYCH SYSTEMÓW SOPC CO-SYNTHESIS OF SELF-RECONFIGURABLE SOPC SYSTEMS

Programowanie dynamiczne. Tadeusz Trzaskalik

Wykład 3: Implementacja programów wbudowanych

Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle

WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

Systemy wbudowane - wykład 9. Systemy czasu rzeczywistego Notes. Systemy czasu rzeczywistego Notes. Systemy czasu rzeczywistego Notes.

Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming)

Metody selekcji cech

Szeregowanie zadań. Wykład nr 3. dr Hanna Furmańczyk

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Zarządzanie projektami. Tadeusz Trzaskalik

Systemy zabezpieczeń

Analiza efektywności przetwarzania współbieżnego. Wykład: Przetwarzanie Równoległe Politechnika Poznańska Rafał Walkowiak Grudzień 2015

Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych

Marek Parfieniuk, Tomasz Łukaszuk, Tomasz Grześ. Symulator zawodnej sieci IP do badania aplikacji multimedialnych i peer-to-peer

Metody przeszukiwania

Typy algorytmów losowych. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2

znalezienia elementu w zbiorze, gdy w nim jest; dołączenia nowego elementu w odpowiednie miejsce, aby zbiór pozostał nadal uporządkowany.

Analiza efektywności przetwarzania współbieżnego

KAM-TECH sklep internetowy Utworzono : 06 listopad 2014

Luty 2001 Algorytmy (4) 2000/2001

KAM-TECH sklep internetowy Utworzono : 17 marzec 2016

Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD III: Problemy agenta

Metodyka projektowania komputerowych systemów sterowania

Projektowanie algorytmów równoległych. Zbigniew Koza Wrocław 2012

Wykorzystanie algorytmów mrówkowych w dynamicznym problem

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje w roku akademickim 2012/2013. Projektowanie i analiza algorytmów

Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach

Systemy na Chipie. Robert Czerwiński

Programowalne Układy Logiczne Konfiguracja/Rekonfiguracja

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia Licencjackie Wykład 11,

INFORMATYKA SORTOWANIE DANYCH.

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Cyfrowy rejestrator parametrów lotu dla bezzałogowych statków powietrznych. Autor: Tomasz Gluziński

Wykład 5: Specyfikacja na poziomie systemowym

Rozdział 9 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE

Technologie cyfrowe. Artur Kalinowski. Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15

Klasyfikator. ˆp(k x) = 1 K. I(ρ(x,x i ) ρ(x,x (K) ))I(y i =k),k =1,...,L,

Część I. Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi merytorycznie poprawne i spełniające warunki zadania. Zadanie 1.1. (0 3)

Algorytmy mrówkowe (optymalizacja kolonii mrówek, Ant Colony optimisation)

PROJEKT WYZWANIE. MEDtube to innowacyjny portal wymiany wiedzy dla lekarzy wykorzystujący techniki multimedialne.

Technologie Informacyjne

Tomasz M. Gwizdałła 2012/13

Heurystyki. Strategie poszukiwań

Algorytmy zrandomizowane

9.4 Czasy przygotowania i dostarczenia

Algorytmy dla maszyny PRAM

Matematyczne podstawy informatyki Mathematical Foundations of Computational Sciences. Matematyka Poziom kwalifikacji: II stopnia

Maciej Piotr Jankowski

Poziom przedmiotu: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L, 1C PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Porównanie czasów działania algorytmów sortowania przez wstawianie i scalanie

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE


Algorytmika Problemów Trudnych

Wykorzystanie układów FPGA w implementacji systemów bezpieczeństwa sieciowego typu Firewall



Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu

Systemy wbudowane. Systemy operacyjne czasu rzeczywistego

Podstawy Techniki Mikroprocesorowej wykład 13: MIMD. Dr inż. Jacek Mazurkiewicz Katedra Informatyki Technicznej

Egzamin, AISDI, I termin, 18 czerwca 2015 r.

Algorytmy i struktury danych

Zarządzanie projektami. Zarządzanie czasem w projekcie

Algorytm poprawny jednoznaczny szczegółowy uniwersalny skończoność efektywność (sprawność) zmiennych liniowy warunkowy iteracyjny

A=8; B=9; C=6. Min. Czas trwania Tgr. Wykonanie schematu pracy urządzenia w zespole

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA Realizacja w roku akademickim 2016/17

HARMONOGRAMOWANIE ROBÓT BUDOWLANYCH Z MINIMALIZACJĄ ŚREDNIEGO POZIOMU ZATRUDNIENIA

Wyższa Szkoła Technologii Teleinformatycznych w Świdnicy. Dokumentacja specjalności. Technologie internetowe

Aby w pełni przetestować układ o trzech wejściach IN_0, IN_1 i IN_2 chcemy wygenerować wszystkie możliwe kombinacje sygnałów wejściowych.

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Poziom przedmiotu: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W E, 2L PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Wprowadzenie do złożoności obliczeniowej

EGZAMIN - Wersja A. ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Lisek89 opracowanie kartki od Pani dr E. Koszelew

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Przegląd metod optymalizacji wielowymiarowej. Funkcja testowa. Funkcja testowa. Notes. Notes. Notes. Notes. Tomasz M. Gwizdałła

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Planowanie przydziału procesora

Efekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA

Szybkie metody projektowania filtrów aktywnych

Technologia dynamicznego podpisu biometrycznego

Algorytm memetyczny dla rzeczywistego problemu planowania tras pojazdów

Podstawowe zagadnienia

Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie

Zofia Kruczkiewicz, Algorytmu i struktury danych, Wykład 14, 1

Systemy wbudowane. Paweł Pełczyński

Efekt kształcenia. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie algorytmów i ich złożoności obliczeniowej.

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki INFORMATYKA SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH. Heurystyka, co to jest, potencjalne zastosowania

EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 INFORMATYKA

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

Planowanie przydziału procesora

KODY SYMBOLI. Kod Shannona-Fano. Algorytm S-F. Przykład S-F

Testowanie oprogramowania. Piotr Ciskowski

Transkrypt:

Systemy wbudowane Wykład 12: Przykłady kosyntezy systemów wbudowanych Cel syntezy systemowej minimalizacja kosztu: jaka jest najtańsza architektura spełniająca nałożone wymagania (minimalna szybkość, max. pobór mocy, itp.? maksymalizacja szybkości: jaka jest najszybsza architektura spełniająca nałożone ograniczenia (max. koszt, max. pobór mocy, itp.? 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 2 1

Jak optymalizować? Jak zmniejszyć koszt systemu: implementacja programowa zadań Jak zwiększyć szybkość systemu: implementacja sprzętowa zadań stosowanie tańszych elementów obliczeniowych stosowanie szybszych elementów obliczeniowych zrównoleglenie wykonywania zadań 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 3 Informacje potrzebne do syntezy: informacje o koszcie implementacji zadań informacje o szybkości wykonywania zadań informacje o kolejności wykonywania zadań estymacja parametrów zadań specyfikacja wejściowa 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 4 2

Specyfikacja wejściowa graf zadań: ograniczenia czasowe warunkowy graf zadań cykliczny (multi-rate z uwzględnieniem komunikacji v0 4 3 v1 v2 2 3 6 1 2 Tmax=50 5 v3 4 v5 1 4 v4 v6 v7 v9 v8 Tmax 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 5 Estymacja parametrów zadań PE RP 1 (RT 1 RP 2 (RT 2 HC j (RT 3 HC j (RT 4 UC 1 =100 PML 1 =30 UC 2 =200 PML 2 =50 UC 3 =500 IML 3 =500 UC 4 =300 IML 4 =100 v i T 1 (i TS 1 (i T 2 (i TS 2 (i T 3 (i C 3 (i= PS 3 (i T 4 (i C 4 (i= PS 4 (i v 0 30 3 10 2 3 50 4 10 v 1 50 5 20 4 6 80 5 20 v 2 20 3 10 3 3 60 5 20 v 3 10 3 8 1 1 20 2 5 v 4 30 3 15 2 4 70 10 30 v 5 50 5 30 3 5 80 5 15 v 6 40 3 15 2 10 70 12 15 v 7 30 3 15 2 5 50 8 18 v 8 20 3 5 1 2 30 4 10 v 9 10 3 5 1 3 40 4 12 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 6 3

Estymacja parametrów transmisji CLj CC i B j RT 1 RT 2 RT 3 RT 4 CL 1 2 0 10 5 8 CL 2-0 15 8 16 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 7 Jaka metoda syntezy systemowej? Metody dokładne: ILP, metody grafowe, wyczerpujące wyszukiwanie Metody konstrukcyjne Metody rafinacyjne: Rafinacja deterministyczna Rafinacja probabilistyczna Metody wyspecjalizowane: Systemy dynamicznie rekonfigurowalne, systemy o obniżonym poborze mocy, itp. 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 8 4

Rozwiązanie optymalne: alokacja zasobów i przyporządkowanie zadań PP2 RT4 V0 V1 V2 V6 V5 V3 V4 V7 V8 V9 Koszt: 209 Koszt: 373 Razem: 582 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 9 Rozwiązanie optymalne: uszeregowanie zadań V 0 V 2 V 4 V 8 V 9 RT 2 V 1 V 3 V 7 V 6 RT 4 V 5 0 10 20 30 40 Time T=45 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 10 5

Metody konstrukcyjne Stopniowe konstruowanie rozwiązania Decyzje projektowe wg najmniejszego wzrostu kosztu 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 11 Przykład 1 (1 v0 4 3 v1 v2 2 3 6 1 2 PE RP 1 (RT 1 RP 2 (RT 2 HC j (RT 3 HC j (RT 4 5 v3 4 v5 1 v4 4 v6 v i UC 1 =100 PML 1 =30 UC 2 =200 PML 2 =50 UC 3 =500 IML 3 =500 UC 4 =300 IML 4 =100 v7 v9 v8 Tmax T 1 (i TS 1 (i T 2 (i TS 2 (i T 3 (i C 3 (i T 4 (i C 4 (i T max =120 (dla całego grafu 1. V0 P1 (RT1 T=30, C=103 (w najlepszym przypadku alokacji pozostałych zadań Tb=43, v 0 30 3 10 2 3 50 4 10 v 1 50 5 20 4 6 80 5 20 v 2 20 3 10 3 3 60 5 20 v 3 10 3 8 1 1 20 2 5 v 4 30 3 15 2 4 70 10 30 v 5 50 5 30 3 5 80 5 15 v 6 40 3 15 2 10 70 12 15 v 7 30 3 15 2 5 50 8 18 v 8 20 3 5 1 2 30 4 10 v 9 10 3 5 1 3 40 4 12 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 12 6

Przykład 1 (2 2. V1 P1 T=80, C=108, (Tb=93 3. V2 P1 C=111, Szeregowanie (szukanie ścieżek krytycznych: V1 V7=6, V1 V9=8, V2 V9=3, V2 V8=6, V2 V6=10 => V0(0, V2(30, V1(50 T=100, (Tb=108 4. V3 P1 T=110, C=114, (Tb=115 5. V4 P1 T=140! V4 P2(RT1 T=110, C=217, (Tb=115 6. V5 P1 T= 160! V5 P2 T= 150! Próba przeszeregowania: P1: V0(0, V1(30, V2(80, V3(100 110 P2: V5(80, V4(130 160! V5 P3(RT1 T=130! (przy najlepszym uszeregowaniu V5 P3(RT2 T=130! (przy najlepszym uszeregowaniu V5 P3(RT4 T=110, C=532 (Tb=115 7. V6 P1 T= 150! V6 P2 (uszeregowanie P2: V4(50, V6(80 120 T=120, C=535 8. V7 P1 T=140! V7 P2 T=150! V7 P3 T=120, C=553 9. V8 P3 T=120, C=563 10. V9 P3 T=118, C=575 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 13 Przykład 1: architektura docelowa P1 P2 V0 V1 V2 V6 V4 V3 P3 V5 V8 V9 V7 Koszt(P1: 114 Koszt(P2: 106 Koszt(P3: 355 Razem: 575 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 14 7

Przykład 1: uszeregowanie zadań P1 v 0 v 2 v 1 v 3 P2 v 4 v 6 P3 v 8 v 5 v 9 v 7 0 30 50 60 80 100 110 120 84 105 118 114 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 15 Cechy metod konstrukcyjnych Duża szybkość Mała efektywność Tendencja do alokacji zasobów o skrajnych parametrach Miara określająca wpływ decyzji projektowej na następne kroki syntezy Możliwości cofania wcześniejszych decyzji (ograniczone 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 16 8

Metody rafinacyjne Stopniowe ulepszanie rozwiązania Rozwiązanie początkowe: Najszybsza architektura Architektura najtańsza Inne Rafinacja: Alokacja/usuwanie zasobów Przenoszenie zadań 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 17 Przykład 2 Rozwiązanie początkowe: najtańsze wszystkie zadania w P1(RT1 koszt C:134 T=290 Rafinacja: przyspieszanie systemu: v0 v7=120, v0 v9 =140, v0 v8 =100, v0 v6=90 v1 P2(RT4 C 449 T 240 v0 v7=75, v0 v9 =95, v0 v8 =100, v0 v6=90 v2 P2 C 466 T 225 Ale: v5 P2 C 459 T 190 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 18 9

Przykład 3 Rozwiązanie początkowe: najszybsze wszystkie zadania w RT3 koszt C:1050 T=17 Rafinacja: obniżanie kosztu systemu v1 P1(RT1 C 1075 T 61 v5 P1 C 1000 T 106 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 19 Cechy metod rafinacyjnych Długi czas obliczeń Możliwość cofnięcia błędnych decyzji projektowych Stosowanie bardziej wyszukanych miar zysku z rafinacji (np. T/ C daje dobrą efektywność Problem z zapętleniem!! 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 20 10

Metody probabilistyczne algorytmy genetyczne, ewolucyjne simulated anealing 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 21 Metody wyspecjalizowane systemy SOC, SOPC systemy dynamicznie rekonfigurowalne systemy multimedialne systemy z modułami DVS 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 22 11

Koniec 1/2/2012 S.Deniziak:Systemy wbudowane 23 12