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technische universität dortmund fakultät für informatik informatik 12 technische universität dortmund fakultät für informatik informatik 12 Non-Standard Rechner Peter Marwedel Informatik 12 TU Dortmund 2012/04/27 Diese Folien enthalten Graphiken mit Nutzungseinschränkungen. Das Kopieren der Graphiken ist im Allgemeinen nicht erlaubt. 2.7 ASIPs Application-specific instruction set processor (ASIP): Befehlssatz aufgrund der Anwendung festgelegt. Einsatz: U.a. für effiziente eingebettete Prozessoren Frühe Beispiele: Yasuura et al. (Fukuoka, Japan): Generische Architektur, u.a. Datenwortbreiten anwendungsabhängig. I.-J. Huang: Weglassen unbenötigter Befehle beim 6509. Wissenschaftliche Fragestellung: Wie konstruiert man systematisch „den besten“ Befehlssatz zu einer Anwendung? technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 2- Literatur M. K. Jain, M. Balakrishnan, Anshul Kumar: ASIP Design Methodologies : Survey and Issues, VLSI Design, 2001 M. Gries, K. Keutzer (Hrg.): Building ASIPs: The Mescal Methodology, Springer, 2005 P. Ienne, R. Leupers (Hrg.): Customizable Embedded Processors, Morgan Kaufmann, 2006 O. Schliebusch, H. Meyr, R. Leupers: Optimized ASIP Synthesis from Architecture Description Language Models, Springer, 2007 T. Shiro, M. Abe, K. Sakanushi, Y. Takeuchi, M. Imai: A Processor Generation Method from Instruction Behavior Description Based on Specification of Pipeline Stages and Functional Units, ASP-DAC, 2007 C. Wolinski, K. Kuchcinski: Automatic selection of application-specific reconfigurable processor extensions, DATE, 2008 Laura Pozzi, Kubilay Atasu, Paolo Ienne: Exact and approximate algorithms for the extension of embedded processor instruction sets. IEEE Transactions on CAD, 2006. Tensilica Inc.: The xpres compiler: Triple-threat solution to code performance challenges. Tensilica Inc Whitepaper, 2005. technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 3- Existenznachweis der Energieeffizienz er n “ w o nt p f silico e r e o “inh iency effic © Hugo De Man: From the Heaven of Software to the Hell of Nanoscale Physics: An Industry in Transition, Keynote Slides, ACACES, 2007 technische universität dortmund fakultät für informatik Close to power efficiency of silicon p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 4- 2.8 Abstrakte Maschinen Maschinen, die jeweils einen abstrakten Befehlssatz interpretieren. Programme werden in Befehle der abstrakten Befehlssätze übersetzt, nicht direkt in Maschinenbefehle realer Maschinen. Beispiele: abstrakte Befehlssätze zur Realisierung von Java, (UCSD-) Pascal, PROLOG, LISP, FORTH, Smalltalk usw.. Java Lediglich der Interpreter der abstrakten Befehlssätze muss für verschiedene Maschinen jeweils neu erzeugt werden. Nachteil: niedrigere Ausführungsgeschwindigkeit. technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 5- Java Virtual Machine Java: Objektorientierte Programmiersprache Datentypen: byte, short, int, long, float, double, char Unterstützt Netzwerk-Programmierung Im Hinblick auf Sicherheit entworfen: • keine Pointer-Manipulation wie in C, C++. • beschränkte Möglichkeit, Informationen über die momentane Umgebung zu erfahren Automatische Freispeicherverwaltung Multithreading Über Netze auf alle relevanten Maschinen zu laden. Java-Programme können dort ausgeführt werden, wo die JVM realisiert ist. technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 6- Eigenschaften der JVM Die JVM ist eine Kellermaschine, Operationscodes in einem Byte kodiert, Typische Befehle: • lade integer auf den Keller, • addiere die obersten Kellerelemente, + • starte nebenläufige Ausführung, • synchronisiere nebenläufige Ausführung, • Befehle zur Realisierung der Objektorientierung Byte-Code ist kompakt (≈ 1/3 der Größe von RISC-Code). Wichtig, wenn Code auf Prozessorchip zu speichern ist. JVM verzichtet weitgehend auf Alignment-Beschränkungen technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 7- 3 Methoden der Realisierung von JVMs: 1. Durch Interpretation von JVM-Befehlen in Software, 2. Durch Übersetzung in den Maschinencode der aufrufenden Maschine unmittelbar vor der Ausführung; just-in-time compilation. 3. Durch Realisierung einer JVM als „echte” Maschine. va a J ide ins © Microsoft Warum interessiert man sich für eine „echte“ Java-Maschine? Exemplarische Betrachtung von Entwicklungszielen technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 8- PicoJava Ziel v.a. Verbesserung der Performance und für den Einsatz in vernetzten eingebetteten Systemen (GPS, Mobiltelephon, Netzwerktechnik, Chipcard-Systeme ..) PicoJava (I) (Sun, 1997): Spezifiziert, aber nie realisiert • Oberste Kellerelemente im Prozessor in schnellem Speicher • Häufigste Befehle in Hardware ausgeführt, CPI=1. • Komplexere Befehle: Mikroprogramm. • Ganz komplexe Befehle: Interrupt + Software PicoJava II (Sun, 1999): Spec frei verfügbar (u.a. http://www1.pldworld.com/@xilinx/html/pds/HDL/picoJava-II/ DOCS/pj2-uarch-guide.pdf technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 9- PicoJava (2) DripplingMechanismus für stack Ausgangsbasis für Realisierungen in FPGAs etc. technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 © Graphik: Microsoft - 10 - Design: S. Uhrig (jetzt Fak. ET+IT, TU Dortmund!), Ungerer, .. Schwergewicht auf Realzeitfähigkeit Mehrfädig (engl. multi-threaded) Thread-tag wird im Fließband mitgeführt Prioritäten Manager selektiert nächsten Befehl: • Fixed Priority Preemptive (FPP): #(Prioritätsebenen) = #(Hardware-Threads) • Earliest Deadline First (EDF): Jedem HardwareThread muss eine 32-Bit Deadline zugeordnet werden. • Least Laxity First (LLF): Jedem Hardware-Thread 32-Bit Laxity = (Deadline-Laufzeit) zugeordnet. • Guaranteed Percentage (GP): Jeder Thread erhält Prozentanteil (genau, minimal oder maximal) technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 © Microsoft Komodo (1) - 11 - Komodo (2): Realzeitfähigkeit der Garbage-Collection Anforderungen: Inkrementell Zeitlich vorhersagbar (feste obere Zeitschranken) Möglich (verfügbare Zeit nicht überschreiten) Robust (wenige Fehlermöglichkeiten für Programmierer) Effizient (wenig Prozessorzeit) Wenig Synchronisation (keine Pausen für Anwendungen) Nicht-kopierend Lösung Ausnutzen der Multi-threading Möglichkeit Anpassen eines existierenden Algorithmus an Real-TimeAnforderungen © Microsoft S. Fuhrmann, M. Pfeffer, J. Kreuzinger, Th. Ungerer, U. Brinkschulte: Real-Time Garbage Collection for a Multithreaded Java Microcontroller, 4th International Symposium on Object-Oriented Real-Time Distributed Computing, 2001 technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 12 - JOP - Java Optimized Processor JOP is a processor designed to implement the JVM in hardware. It is part of a PhD thesis at the Vienna University of Technology Goal a simple and small processor optimized to execute Java Thread support can simplify development of embedded systems Common implementations of the JVM as interpreter or just-in-time compiler, are not practical. http://www.jopdesign.com/ describes JOP (a Java Optimized Processor) is a hardware implementation of the JVM with predictable execution time for embedded real-time systems. Due to the small size, it can be implemented in a low cost FPGA. For low volume systems, the flexibility of an FPGA can be important Complete VHDL source and tools in Java are available for download from http://www.jopdesign.com/ . http://www.jopdesign.com/ technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 13 - Jazelle DBX (Direct Bytecode Execution) Erlaubt es einigen ARM-Prozessoren Java Bytecode als 3. Betriebsmodus neben ARM und Thumb Modi Gestartet mittels „branch to Java“ Befehl BXJ Der erste Prozessor war der ARM926EJ-S Häufig ausgeführte Codes werden in Hardware ausgeführt (gemäß ARM, 95% der Befehle in HW ausgeführt) Andere Codes werden in SW ausgeführt Basis: schnelle binary translation: JVM Codes werden während der Ausführung in ARM-Befehle übersetzt just-in time translation nicht mehr notwendig http://en.wikipedia.org/wiki/Jazelle technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 14 - Nicht-Von-Neumann-Maschinen Wir geben die sequentielle Ausführung von Programmcode auf …. technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 15 - Reconfigurable Logic Custom HW may be too expensive, SW too slow. Combine the speed of HW with the flexibility of SW HW with programmable functions and interconnect. Use of configurable hardware; common form: field programmable gate arrays (FPGAs) Applications: algorithms like de/encryption, pattern matching in bioinformatics, high speed event filtering (high energy physics), high speed special purpose hardware. Very popular devices from XILINX, Actel, Altera and others technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 16 - Floor-plan of VIRTEX II FPGAs technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 17 - Interconnect for Virtex II Hierarchical Routing Resources; More recent: Virtex 5, 6, 7 no routing plan found for Virtex 7. technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 18 - Virtex 7 Configurable Logic Block (CLB) http://www.xilinx.com/support/documentation/ user_guides/ug474_7Series_CLB.pdf technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 19 - Virtex 7 Slice (simplified) Memories typically used as look-up tables to implement any Boolean function of 6 variables. Processors typically implemented as “soft cores” (microblaze) technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 20 - Virtex 7 SliceM SliceM supports using memories for storing data and as shift registers Enables implementation of many nonstandard architectures http://www.xilinx.com/support/documentation/ user_guides/ug474_7Series_CLB.pdf technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 © Xilinx - 21 - Datenflussprinzip: Systolisches Feld A systolic array is a special-purpose parallel device, made out of a few simple cell types which are regularly and locally connected. [ H.T. Kung ] Beispiel: Parallele Eingabe: Einfache Zellen („CondSwap“, „Nop“): Reguläre Struktur: technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 22 - Beispiel für ein systolisches Feld: odd-even transposition sort (OETS), n=8 8 7 7 5 6 8 5 5 6 7 1 1 1 1 2 2 3 2 2 2 2 2 6 8 7 4 4 5 technische universität dortmund 4 4 6 4 8 6 5 4 3 4 5 2 6 8 7 1 1 3 1 5 1 3 6 8 3 4 3 1 7 5 3 3 8 2 5 3 7 4 7 6 8 7 8 6 fakultät für informatik Daten werden synchron durch einoder zweidimensionale Felder "gepumpt" und dabei werden auf diesen Daten Berechnungen ausgeführt. Prozessoren Prozessorenführen führen feste festeBefehle Befehleaus. aus. Sortieren mit Aufwand von n², Latenz n und Durchsatz O(1). p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 23 - Behauptung: systolisches Array für Matrixmultiplikation Wie kann man systolische Arrays systematisch konstruieren? technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 24 - Neuronale Netze Neuronale Netze emulieren Netze von Neuronen in Lebewesen Einsatz zur Klassifikation von Mustern und als nicht-lineare adaptive Filter yi f wij y j j Neuronale Netze erfordern eine Anlernphase zum Einstellen der Parameter Sind geeignet, wenn sonst wenig Erfahrung zur Lösung des Problems vorliegt. technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 25 - 2.9 Datenflussmaschinen Verfügbarkeit von Daten veranlasst Ausführung von Operationen: Beispiel: z = (x + y) * (x - y); # x, y, z: Benennungen für Werte. x * y + z Die Operation beginnt, falls alle Argumente berechnet worden sind. Modellierung mit Marken: Gültige Daten werden als Marken dargestellt. Eine Operation kann ausgeführt werden, falls alle ihre Argumente markiert sind. Potenziell viele Operationen gleichzeitig! technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 26 - Darstellung der Befehle in der Maschine (Dennis) Als Tupel (Opcode, Plätze für Argumente, Ziel-Liste). Die Ziel-Liste ist die Liste der Tupel, die das Ergebnis als Argument benötigen. technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 27 - Komplizierterer Fall y := (IF x > 3 THEN x+2 ELSE x-1) * 4 Suche nach Treffern ähnlich „reservation stations“ bei Tomasulo Algorithmus (nächstes Kapitel) Statischer Datenfluss: Zuordnung Token/Operation sind fest technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 28 - Dynamischer Datenfluss Es wird dynamisch nach zueinander passenden Daten gesucht Erst im Fall eines Treffers werden die dazugehörigen Befehle geholt. Erlaubt, für mehrere Daten Befehle gemeinsam zu nutzen, z.B. für alle Komponenten eines Arrays Wegen der dynamische Suche nach passenden Daten (über Assoziativspeicher) relativ hoher Aufwand technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 29 - At last …: Kommerzielles Angebot www.maxeler.com technische universität dortmund Benutzt u.a. zur Erderkundung (Ölsuche) und high speed trading fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 30 - Pell, O.; Averbukh, V., "Maximum Performance Computing with Dataflow Engines," Computing in Science & Engineering , vol.14, no.4, pp.98,103, July-Aug. 2012 Beispiel für die Programmierung technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 © IEEE, 2012 - 31 - Vorteile der Datenflussrechner Vorteile eingebaute Parallelität, eingebaute Synchronisation; vereinfachte Parallelisierung Adressen sind nach außen nicht sichtbar vorteilhaft bei gemeinsamen Teilausdrücken beliebige Reihenfolge der Abarbeitung bereiter Befehle technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 32 - Historie der Datenflussrechner Euphorie Ende der 70er Jahre Stille Ende der 80er Jahre Prinzipien später teilweise in andere Systeme integriert • Datenflussrechner können leicht asynchron realisiert werden, benötigen so wenig Energie (z.B. Entwicklung . Sharp/U.Kochi/U.Osaka für Videokameras) • Von-Neumann-Rechner mit dynamischen Scheduling (Scoreboarding, Tomasulo-Algorithmus) [Kap.3] haben das Datenflussprinzip intern übernommen. • Datenflusssprachen: LabView, Simulink, …. „Datenflussrechner“ sind Realität, aber nicht in der ursprünglich angedachten Form technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 33 - 2.10 Funktionale Programmierung und Reduktionsmaschinen Maschinen unterstützen die Auswertung funktionaler Programme direkt. Reduktionsmaschinen akzeptieren Ausdrücke einer funktionalen Sprache. Auswertung mittels Baumtransformationen, bis ein Wert erhalten wird. Die Bedeutung eines Programms = abgelieferter Wert. Einfachere Verifikation Vereinfachte Parallelverarbeitung technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 34 - Auswertungsstrategien 1. string reduction Jede Operation, die auf eine bestimmte Definition (auf einen bestimmten Teilbaum) zugreift, erhält und bearbeitet eine Kopie des Teilbaums. erleichterte Realisierung, schnelle Bearbeitung skalarer Werte, ineffiziente Behandlung gemeinsamer Teilausdrücke. 2. graph reduction Jede Operation, die auf eine bestimmte Definition zugreift, arbeitet über Verweise auf der Original-Definition. schwieriger zu realisieren, falls parallel bearbeitet wird; effizient auch für strukturierte Werte und gemeinsame Teilausdrücke; komplizierte Haldenverwaltung (garbage collection). technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 35 - Steuerung der Berechnungs-Reihenfolge 1. Die „outermost”- oder „demand driven”-Strategie: Operationen werden selektiert, wenn der Wert, den sie produzieren, von einer bereits selektierten Operation benötigt wird. Erlaubt lazy evaluation. Erlaubt konzeptuell unendliche Listen, solange nur endl. Teilmengen referenziert werden (vgl. Streams). 2. Die „innermost”- oder „data-driven” - Strategie: Operationen werden selektiert, wenn alle Argumente verfügbar sind. technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 36 - Vorteile Programmierung auf höherer Ebene kompakte Programme keine Seiteneffekte kein Aliasing, keine unerwartete Speichermodifikation keine Unterscheidung zwischen call-by-name, call-byvalue und call-by-reference notwendig einfachere Verifikation, da nur Funktionen benutzt werden das von-Neumann-Modell von Speicherzellen und Programmzählern ist überflüssig beliebige Berechnungsreihenfolge für Argumente (außer bei nicht-terminierenden Berechnungen) Debugging einfach: Trace des aktuellen Ausdrucks. Kommerziell bislang nicht erfolgreich technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 37 - Ansätze zur Nutzung von funktionaler Programmierung bei Multi-Core-Prozessoren Verschiedene funktionale Sprachen MapReduce (Google): Definition zweier Funktionen: • map: (key,value) (intermediate key,intermed. value)* • reduce: (intermed. key,value*) (intermed. key,value) Beispiel: • map: (buchtitel, inhalt) (wort, 1)* • reduce erhält nach wort sortierte Tupel, zählt Worte und liefert Häufigkeit für ein bestimmtes Wort map und reduce sind Funktionen CLOJURE: Lisp-Dialekt zur parallelen Programmierung auf der Basis der JVM technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 38 - 2.11 Maschinen zur Realisierung von Logischen Programmiersprachen (1) Direkte Realisierung von logischen Programmiersprachen Beispiel: PROLOG-Maschinen Realisierung: PROLOG-Maschinen basieren meist auf der Übersetzung von PROLOG in Warren Abstract Machine- (WAM) Code. WAM-Realisierung: • WAM von Maschinenprogrammen interpretiert, • WAM-Befehle in Maschinencode übersetzt • WAM in Hardware technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 39 - Maschinen zur Realisierung von Logischen Programmiersprachen (2) Klassen von PROLOG-Maschinen: Sequentielle Maschinen mit strenger Wahrung der PROLOG-Semantik Leiden meist unter Performanz-Problemen Parallele Maschinen mit unterschiedlicher Semantik (basieren nicht mehr auf formaler Mathematik) Beispiele von Maschinen: PRIPs = Entwurf der Projektgruppe PRIPs. Entwürfe des 5th Generation Projekts. © M. Engel, 2012 Problem: mit Datenmengen zunehmende Inkonsistenzen technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 40 - Weitere Nicht-Von-Neumann-Maschinen: DNA-Rechner Im DNA-Molekül erfolgt eine Kodierung von Informationen mit 4 verschiedenen Basen. In einem Liter Flüssigkeit mit 6 g DNA ließen sich theoretisch ca. 3000 Exabyte an Informationen speichern. Die Rechenleistung läge bei ca. 1015 Operationen/s. Durch die Parallelverarbeitung könnten theoretisch kryptographische Schlüssel ermittelt werden. Angeblich wurde ein traveling salesmen –Problem gelöst – nur das Auslesen dauert lange. Referenz: K.H. Zimmermann, Z. Ignatova, I. MartinezPerez: DNA Computing Models, Springer, 2008 technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 [wikipedia] - 41 - Weitere Nicht-Von-Neumann-Maschinen: Quantenrechner Nullen und Einsen verschiedener Lösungen können sich in einem Register überlagern. Dadurch parallele Berechungen möglich. • Durch die Form der Parallelarbeit verändern sich die Komplexitäten von klassischen Algorithmen: - Algorithmus von Shor zur nichtexponentiellen Faktorisierung auf einem Quantenrechner - Die Faktorisierung von 143 ist praktisch gelungen Vermutete Form der Komplexitätsklassen, BQP: bounded error, quantum, polynomial Quantenrechner werden Spezialaufgaben vorbehalten bleiben, sie bilden keinen Ersatz für klassische Rechner. technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 [wikipedia] - 42 - Weitere Nicht-Von-Neumann-Maschinen: Quantenkryptographie Nutzung quantenmechanischer Effekte, um kryptographische Probleme zu lösen oder um kryptographische Systeme zu überwinden*. Beispiele: • Nutzung von Quantenrechnern, um kryptographische Codes zu knacken • Quantenmechanische Kommunikation: Nutzt das quantenmechanische Phänomen, dass allein die Beobachtung eines Zustandes eine Selektion unter Zuständen bewirkt. Tauschen Partner Schlüssel aus, so bewirkt schon die Beobachtung der Kommunikation durch einen Dritten eine Veränderung. Übertragung per Glasfaserkabel z.B. über 250 km° Gedacht v.a. für den Austausch von Schlüsseln * Wikipedia, „Quantum computing“, Abfrage 16.4.2011 ° D Stucki, N Walenta, F Vannel, R T Thew, N Gisin, H Zbinden, S Gray, C R Towery, S Ten: High rate, longdistance quantum key distribution over 250 km of ultra low loss fibres, New Journal of Physics, Vol. 11, 2009 technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 43 - Zusammenfassung Application Specific Instruction Set Processors Abstrakte Maschinen Field programmable gate arrays (FPGAs) Datenflussprinzip • Systolic arrays • Neuronale Netze • „Echte“ Datenflussmaschinen Funktionale Programmierung und Reduktionsmaschinen Realisierung logischer Programmiersprachen DNA-Computing Quantum Computing technische universität dortmund fakultät für informatik p. marwedel, g. fink informatik 12, 2013 - 44 -
