Oberseminar Eingebettete Hardware-/Software-Systeme

Im Oberseminar (ehemals Diplomanden- und Doktorandenseminar) finden Vorträge zu aktuellen Forschungsarbeiten statt. Bei den Forschungsarbeiten kann es sich um Bachelor- oder Masterarbeiten oder angestrebte Promotionen handeln.

Das Oberseminar der Abteilung Eingebettete Hardware-/Software-Systeme findet dienstags ab 14:15 Uhr statt. Der hier zu findende Terminplan wird stetig aktualisiert. Wenn an einem Tag kein Vortrag geplant ist, findet das Oberseminar nicht statt.

Aktueller Terminplan

(Vergangene Termine finden Sie im Terminarchiv.)

16.03.2010

Zwischenvortrag der Diplomarbeit von:
Marc Hansen (Betreuer: Ralph Görgen)

Titel der Arbeit:
Entwicklung eines flexiblen Sensorkonzepts für eine 3D Simulationsumgebung zur Unterstützung Modellbasierter Entwicklung

Zusammenfassung:

In der Arbeit geht es darum ein Framework für Matlab / Simulink zu erstellen, welches die modellbasierte Entwicklung von HW/SW-Systemen unterstützen soll indem es eine flexible Möglichkeit bietet möglichst beliebige Sensortypen zu simulieren und erzeugte Sensordaten an das HW/SW-System weiterzugeben. Hierbei soll die Konfiguration der Sensoren nicht wie im Projekt „Micro Urban Challenge“ auf Serverseite (z.B. 3D-Umgebung) stattfinden, sondern auf Clientseite (also im Matlab / Simulink Modell). Dies macht ein effizientes und flexibles Netzwerkprotokoll erforderlich um beliebige Sensordaten und Typen zu unterstützen. Es soll durch das erstellte Konzept mit relativ geringem Aufwand möglich sein auch später neue Sensortypen hinzuzufügen.

Raum:
F02 (OFFIS)

23.03.2010

Das Seminar entfällt an diesem Tag, da der Raum F02 belegt ist.

30.03.2010

Vorstellung des Dissertationsthemas (D&D1):
Kiril Schröder

Titel der Arbeit:
Energie- und kostenorientiertes rechenzentrenübergreifendes Lastmanagement

Zusammenfassung:

Der kontinuierlich steigende Energiebedarf von Rechenzentren hat mittlerweile eine Größenordnung bis in den dreistelligen Megawattbereich erreicht, so dass die Rechenzentrumsbetreiber aufgrund der hohen Energiekosten zu Maßnahmen zur Energiereduzierung gedrängt werden. Ein beliebtes, softwarebasiertes Mittel ist die Konsolidierung von Servern mittels Virtualisierung, da diese auch hohe Flexibilität für verändernde Geschäftsanforderungen aufweist. Durch Verwendung von dynamischem Virtualisierungslastmanagement können auf die momentanen Performanceansprüche zur Laufzeit reagiert und dadurch eine noch stärkere Konsolidierung erreicht werden.

Sind mehrere Rechenzentren vorhanden, welche von einem oder auch mehreren Betreibern in Kooperation betrieben werden, lässt sich ein RZ-übergreifendes Lastmanagement betreiben. Mit dieser Technik können die aufgrund der geografischen Streuung unterschiedlichen Standortbedingungen, wie die Temperatur und der Energiepreis, gezielt durch das Lastmanagement zur Energie- und Kosteneinsparung genutzt werden. Insbesondere beim Energiepreis ist in den nächsten Jahren mit einer höheren Dynamik zu rechnen. Erste eigene Abschätzungen ergaben für den deutschen Raum ein Kosteneinsparpotential von 10% bis 40%. Diese Werte decken sich mit einer ähnlichen Forschungsarbeit für den US-amerikanischen Raum.

Im Rahmen meiner Promotion soll eine detailliertere Potentialabschätzung durchgeführt werden und ein Hauptmerk darauf gerichtet werden, unter welchen Bedingungen sich ein solches RZ-übergreifendes Lastmanagement lohnt. Hierfür sind u.a. die folgenden beiden wissenschaftlichen Fragestellungen zu eruieren: Zur Erstellung eines Rechenzentrumsmodells müssen nicht nur die einzelnen Komponenten wie Server und Kühlung abbildet, sondern auch das Verhalten des internen Lastmanagements abschätzt werden, um die Auswirkungen einer globalen Lastverschiebung einplanen zu können. Ein globales Lastmanagement kann Lasten nur zwischen Orten mit repliziertem Datenbestand effizient verteilen, weshalb hier eine geeignete Koordination mit dem eingesetzten Replikationsverfahren entworfen werden muss.

Raum:
D21 (OFFIS)

06.04.2010

Abschlussvortrag der Diplomarbeit von:
Andreas Schäfer (Betreuer: Kai Hylla)

Titel der Arbeit:
Hardware-Basisblockidentifikation und -klassifikation in RT-Datenpfaden und dazugehörigem Kontroller zur Anhebung des Abstraktionslevels

Zusammenfassung:
Die Abschätzungen der Verlustleitung integrierter ASIC-Schaltungen unterliegen einem klassischen Trade-Off zwischen der Genauigkeit und der Geschwindigkeit. In Abhängigkeit vom gewählten Abstraktionslevel des Designs können dabei ganz unterschiedliche Ergebnisse erzielt werden. Die Abschätzungen auf der Systemebene sind in der Regel sehr schnell, sie geben aber kaum verlässliche Auskünfte zur tatsächlichen Ausführungszeit sowie der resultierenden Verlustleitung einzelnen Hardwareoperationen. Die Simulationen auf der RT- sowie Elektrischen Ebene sind im Gegenteil dazu sehr präzise, erfordern aber bereits bei vergleichsweise einfachen Designs eine häufig um Vielfaches größere Berechnungsdauer als die die tatsächliche Ausführungsdauer in Hardware.

PowerOpt™ ist ein funktionsreiches Werkzeug zur Synthetesierung einer softwarebasierten Systembeschreibung in Hardware. Es bietet dem Anwender die Möglichkeit das resultierende System anhand der entstehenden Verlustleistung sowie anderer, explizit vorgegebenen Kriterien zu optimieren. Eine wichtige Voraussetzung für ein optimales System ist die Verwendung der applikationstypischen Stimuli-Daten. Dies wird bei PowerOpt™ durch eine Testbench vorgegeben.

Die Zielsetzung dieser Arbeit liegt in der Entwicklung eines Verfahrens zur Anhebung des Abstraktionslevels von RT- zur Verhaltensebene hin bei der Berechnung der Verlustleistung des von PowerOpt™ synthetisierten Designs. Die Grundidee liegt in der Zusammenfassung mehrerer, im Datenpfad gleichzeitig aktiver RT-Komponenten zu einem größeren Ganzen, dem sogenannten Hardwarebasisblock (HBB). Durch Annotation der Verlustleistungsinformationen an ein HBB kann die Berechnung der Verlustleistung in späteren Verlauf beschleunigt werden. Dadurch wird es möglich, unter Verwendung verschiedener Stimuli-Daten, Trendvorhersagen für die Entwicklung der Verlustleistung für das Design zu treffen. Zu den primären Aufgaben der Arbeit gehören die Identifizierung sowie die Klassifizierung der HBB’s anhand deren Verlustleistung im Datenpfad.

Raum:
F02 (OFFIS)