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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?
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- 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.
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- 3-
Existenznachweis der Energieeffizienz
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effic
© Hugo De Man: From the Heaven of Software to the Hell of Nanoscale
Physics: An Industry in Transition, Keynote Slides, ACACES, 2007
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Close to power
efficiency of silicon
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- 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.
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- 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.
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- 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
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- 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
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- 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
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- 9-
PicoJava (2)
DripplingMechanismus für
stack
Ausgangsbasis für Realisierungen in FPGAs etc.
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© 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)
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© 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
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- 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/
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- 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
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- 14 -
Nicht-Von-Neumann-Maschinen
Wir geben die sequentielle Ausführung von Programmcode
auf ….
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- 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
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- 16 -
Floor-plan of VIRTEX II FPGAs
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- 17 -
Interconnect for Virtex II
Hierarchical
Routing
Resources;
More
recent:
Virtex
5, 6, 7
no routing
plan found
for Virtex 7.
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- 18 -
Virtex 7 Configurable Logic Block (CLB)
http://www.xilinx.com/support/documentation/
user_guides/ug474_7Series_CLB.pdf
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- 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)
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- 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
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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:





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- 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
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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
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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).
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- 23 -
Behauptung:
systolisches Array für Matrixmultiplikation
Wie kann man systolische Arrays systematisch konstruieren?
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- 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.
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- 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!
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- 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.
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- 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
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- 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
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- 29 -
At last …: Kommerzielles Angebot
www.maxeler.com
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Benutzt u.a. zur Erderkundung (Ölsuche) und
high speed trading
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- 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
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© 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
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- 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
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- 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
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- 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).
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- 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.
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- 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
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- 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
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- 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
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- 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
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- 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
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[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.
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[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
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- 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
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- 44 -
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