Fraunhofer IESE optimiert Multicore-Ansätze im Bereich eingebetteter Systeme

Begünstigt wird dies durch Mehrkernprozessoren, die eine effiziente Verteilung anfallender Arbeiten auf mehrere Rechenkerne ermöglichen. Ferner lässt sich so eine größere Redundanz und damit mehr Ausfallsicherheit erreichen.

Modellgetriebene Entwicklungsansätze für eingebettete Software basierend auf anerkannten Werkzeugen wie beispielsweise SIMULINK werden durch die vom Fraunhofer IESE erarbeiteten Techniken und Werkzeuge zur Parallelisierung von Softwaremodellen unterstützt. Auf der Grundlage einer Plattformbeschreibung werden Softwaremodelle signifikant optimiert und vollautomatisch oder unterstützend parallelisiert.

Die Rechenkapazität moderner Prozessoren schien dank der fortschreitenden technischen Entwicklungen bislang keine Grenzen zu kennen. Neue Prozessoren wurden aufgrund höherer Taktfrequenzen schneller und Applikationen profitierten automatisch von dieser Steigerung. Seit einigen Jahren sind allerdings physikalische Leistungsgrenzen bei Prozessoren erreicht; die Taktfrequenzen gängiger Prozessoren sind daher kaum noch zu steigern. Diese resultieren aus den internen Schaltzeiten der Prozessoren – um sie weiter zu senken, musste die Leistungsaufnahme in der Vergangenheit immer weiter erhöht werden, was zu einer immer stärkeren Wärmeentwicklung führte und sowohl die Spannungsversorgung als auch die Kühltechnik vor immer größere Probleme stellt. Sind Prozessoren zu schnell getaktet, können sie aufgrund elektromagnetischer Störstrahlung benachbarte Prozessoren und Busse stören.

Diese Probleme stellen vor allem industrielle Anwender mit hohen technischen Ansprüchen im Bereich eingebetteter Systeme (Embedded Systems) vor große Herausforderungen.

Bei eingebetteten Systemen handelt es sich um Prozessoren, die das System, in das sie eingebettet sind, regeln, steuern oder überwachen. Diese Systeme bilden einen zentralen Bestandteil fast aller technischen Produkte, zum Beispiel in der Flugzeug- und Kraftwerkssteuerung, der Medizintechnik, in Geräten der innovativen Unterhaltungselektronik oder in der Automobilindustrie.

Gerade die Automobilindustrie benötigt immer schnellere Prozessoren für eingebettete Systeme, um beispielsweise das hohe Datenaufkommen bei Fahrerassistenzsystemen wie Fußgängererkennung zuverlässig verarbeiten zu können.

Mehrkernprozessoren stellen hier eine reizvolle Lösung dar, da bereits auf nur einem Mehrkernprozessor die Leistung von weit über 100 traditionellen Prozessoren abgebildet werden kann.

Diese Prozessoren bestehen aus einer Vielzahl langsamer getakteter, möglicherweise spezialisierter Rechenkerne. So lässt sich die Rechenleistung moderner Prozessoren steigern und gleichzeitig die Leistungsaufnahme senken. Um dieses Leistungspotenzial abzurufen, müssen Anwendungen bzw. deren Algorithmen jedoch parallelisiert werden – im Gegensatz zur Vergangenheit profitieren diese nicht mehr automatisch von Leistungssteigerungen.

Neben der Parallelisierung von Algorithmen müssen auch die Kommunikationskosten berücksichtigt werden. Parallele Algorithmen müssen miteinander Daten austauschen, was über geteilte Speicherbereiche, Bussysteme, oder Punkt-zu-Punkt-Verbindungen geschieht. Hervorzuheben sind hier insbesondere das Problem des Wettbewerbs um diese Kommunikationsressourcen sowie das Problem sich kreuzender Nachrichtenströme in Kommunikationsnetzwerken, die hohe Leistungseinbußen nach sich ziehen können.

Der Ansatz des Fraunhofer IESE mit modellgetriebenen Tools wie SIMULINK berücksichtigt spezialisierte Rechenkerne und Kommunikationsnetzwerke bei der Parallelisierung und verhindert dadurch entstehende Beeinträchtigungen. Gleichzeitig garantiert er, dass zum Beispiel kritische Zeitschranken eingehalten werden, wie sie etwa für die Reaktionszeiten von Airbags existieren. In dieser Komplexität ist dies bisher keinem Alternativansatz im Bereich der Mehrkernprozessoren-Optimierung gelungen.

Großer Vorteil für Entwickler: Das Ganze kann vollautomatisch oder unterstützend genutzt werden, was hohe Kosteneinsparungen in der aufwändigen Entwicklungsphase garantiert.

Aktuell ist dieser Ansatz als Patent eingereicht.

Das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering
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