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Lehrstuhl für Automatisierungstechnik / Informatik


Prof. Dr.-Ing. Dietmar Tutsch

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Modellierung, Simulation und Leistungsbewertung

Der Entwurf eines Systems ist eng damit verknüpft, eine verlässliche Aussage über das Kosten-Nutzen-Verhältnis treffen zu können. Statt einer aufwendigen Hardware-Realisierung bietet sich hierfür eine Modellierung des fraglichen Systems an. Mit Hilfe des Modells kann dann eine Leistungsbewertung erfolgen. Sowohl mathematische als auch simulative Modellierungsmethoden können verwendet werden.

 

Auf Grund der Komplexität des zu modellierenden Systems erfordern mathematische Methoden im Allgemeinen eine hohe Entwurfszeit. Aktuelle und zukünftige Forschungen auf diesem Gebiet zielen auf eine automatische Modellgenerierung, um den Nachteil des großen Entwurfsaufwands mathematischer Methoden zu eliminieren. Erste Modelle werden bereits mit einem Modellgenerator erstellt, der mit einfachen Regeln über die Systemfunktionalität gespeist wird. Sind Funktionalitätsänderungen gewünscht, genügen kleine Regeländerungen um sofort ein neues Modell erstellen zu können. Bisher sind dennoch detaillierte Kenntnisse über die angewandten mathematischen Methoden nötig sowie über den Regelentwurf. Eine noch stärkere Automatisierung soll den Modellentwurf weiter vereinfachen.

 

Die Simulation als Alternative leidet unter hohen Simulationslaufzeiten zur Erlangung vertrauenswürdiger Ergebnisse, sobald stochastische Ereignisse involviert sind. Eine stochastische Beeinflussung ergibt sich dadurch, dass meist nicht alle externen Einflüsse auf das System bekannt sind. Die Simulationslaufzeiten können reduziert werden, indem nicht das vollständige System simuliert wird, sondern nur das interessierende Teilsystem. Das Verhalten des restlichen Systems wird über Wahrscheinlichkeitsverteilungen angenähert. Soll die Simulation sehr hardwarenah, z.B. mit VHDL erfolgen, so ergibt sich das Problem des Zusammenspiels zwischen VHDL und der Stochastik (Vertrauensintervalle, Zufallsgeneratoren mit speziellen Verteilungsfunktionen, usw.). Lösungen werden erarbeitet.

 

Eine weiteres Problem ist, dass mathematische und simulative Verfahren primär nur Mittelwerte der Ergebnisse liefern. Wichtig sind aber auch Aussagen über den schlechtesten Fall (worst case), z.B. was Latenzzeiten in NoCs betrifft. Quantile oder der Network-Calculus sollen hier weiterhelfen. Schließlich ist z.B. zur Bewertung der dynamischen Rekonfiguration eine transiente Leistungsbestimmung nötig, d.h. Leistungsaussagen zu bestimmten Zeitpunkten/-intervallen wie während der Rekonfigurationsphase sind wichtig. Nicht alle Modellierungsmethoden können dies leisten und sind diesbezüglich zu verbessern.