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Energy-Constrained Real-Time Systems and Their Worst-Case Analyses
Energiebeschränkte Echtzeitsysteme und ihre Worst-Case-Analysen
12. März 2021
Vortrag Promotionspreis der Fachgruppe Betriebssysteme
Peter Wägemann
Lehrstuhl für Verteilte Systeme und Betriebssysteme
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Lehrstuhl für Verteilte Systeme
und Betriebssysteme
Anwendungsszenario: Forschungsprojekt BATS Ortung von Fledermäusen Peter Wägemann 1
Betrieb unter Zeit- & Energiebeschränkungen Anforderungen an Systemsoftware
Energie Aufgabe
E
ISR
Zeit: Termin
Ei Energie: Budget Task (High Priority)
Task (Low Prio... ...rity)
Di
Zeit Zeit
1. Echtzeitanforderung: Worst-Case Execution Time (WCET)
2. Energiebeschränkung
Persistente Sicherung von Daten (rechtzeitig vor Batterieerschöpfung)
Garantierte Ausführung: Worst-Case Energy Consumption (WCEC)
Nebenläufige Aktivitäten: Verbrauch von Start → Ende von Aufgabe
+ Systemweite Analysen notwendig
Peter Wägemann 2Betrieb unter Zeit- & Energiebeschränkungen Anforderungen an Systemsoftware
Energie Aufgabe
E
ISR
Zeit: Termin
Sicherheitskritische Systeme: Herzschrittmacher harte Anforderungen
Ei1. Echtzeit Energie: Budget Task (High Priority)
Sensorik: Herzaktivität
Task (Low Prio... ...rity)
Aktorik: Impulse
Di
Zeit Zeit
2. Energie
1. Echtzeitanforderung: Worst-Case Execution Time (WCET)
Batteriebetriebene Anwendungen
2. Energiebeschränkung
Aktuelle Entwicklungen: Energie-Harvesting-Mechanismen
Persistente Sicherung von Daten (rechtzeitig vor Batterieerschöpfung)
Ablaufplanung & Überwachung von Ressourcen zur Laufzeit
Garantierte Ausführung: Worst-Case Energy Consumption (WCEC)
Nebenläufige Aktivitäten: Verbrauch von Start → Ende von Aufgabe
+ Systemweite Analysen notwendig
Peter Wägemann 2Übersicht Konzeptionelle Struktur
Wägemann et al.
FAU ’19
Anwendung Wägemann et al. Wägemann et al.
ECRTS ’15
SysWCEC GenE RTSS-WiP ’16
benötigt ECRTS ’18 WCET ’15
DARTS ’18 RTAS ’17
bestimmt führt deckt
von Analysewerkzeug: zu auf Generator:
Garantie Pessimismus
obere Schranken Benchmarks
Wägemann et al.
RTAS ’16 verwendbar
ermöglicht TECS ’18 von
Betriebssystem:
Ablaufplanung
EnOS
Peter Wägemann 3Übersicht
Wägemann et al.
Problem: Bestimmung von WCEC-Schranken für Systeme mit Geräten
FAU ’19
Anwendung Wägemann et al.
ECRTS ’15
SysWCEC
benötigt ECRTS ’18
DARTS ’18
bestimmt
von Analysewerkzeug:
Garantie
obere Schranken
Whole-System Worst-Case Energy-Consumption Analysis for Energy-Constrained Real-Time Systems
Euromicro Conference on Real-Time Systems (ECRTS ’18), Outstanding Paper
Whole-System WCEC Analysis for Energy-Constrained Real-Time Systems (Artifact)
Dagstuhl Artifacts Series (DARTS ’18)
Peter Wägemann 4Systemmodell Energiebeschränkte Echtzeitsysteme
Prozessor
Ein Rechenkern
Reduzierte Komplexität
Software
+ Christians Systemmodell
Ablaufplanung mit festen Prioritäten
Asynchrone Interrupts (minimale Zwischenankunftszeit)
Geräte & Zustände
Verschiedene Geräte (Sensoren, Aktoren, Transceiver)
Softwaregesteuert durch explizite Systemaufrufe
Peter Wägemann 5Teilproblem 1: Temporär aktive Geräte WCEC-Analyse
50
Task
[Berechnungen] 40 B
Leistung [in mW]
Gerät ist
A
inaktiv // aktiviere Gerät dev
30
on(dev);
Gerät ist [verwende Gerät]
B 20
aktiv
// deaktiviere Gerät Gerät ignorieren
off(dev); 10 A C
Gerät ist
C [weitere Berechnungen]
inaktiv
0
0 10 20 30 40
Zeit [in ms]
Geräte bestimmen maßgeblich Leistungsaufnahme
Strategie für Energieeinsparungen
Aktiviere Gerät für Verwendung
Deaktiviere Gerät nach Verwendung
Peter Wägemann 6Teilproblem 1: Temporär aktive Geräte WCEC-Analyse
50
Task Gerät immer aktiv
[Berechnungen] 40 B
Leistung [in mW]
Gerät ist
A
inaktiv // aktiviere Gerät dev
30
on(dev);
Gerät ist [verwende Gerät]
B 20
aktiv
// deaktiviere Gerät
off(dev); 10 A C
Gerät ist
C [weitere Berechnungen]
inaktiv
0
0 10 20 30 40
Zeit [in ms]
Geräte bestimmen maßgeblich Leistungsaufnahme
Strategie für Energieeinsparungen
Aktiviere Gerät für Verwendung
Deaktiviere Gerät nach Verwendung
Grobgranulare Modellierung: Unterabschätzungen oder pessimistische Schranken
Peter Wägemann 6Teilproblem 2: Energiebedarf abhängig vom Systemzustand WCEC-Analyse
50
B
40
Leistung [mW]
30
Task τLOW ISR 20
[Berechnungen] a // behandle Interrupt 10 A Ea H A C
Gerät ist
inaktiv
A
// aktiviere Gerät dev
E activateTask(high); 0 10 20 30 40
50 Zeit [ms]
on(dev);
40
B Eb H B
Leistung [mW]
Gerät ist b
aktiv
B [verwende Gerät] E Task τHIGH 30
// deaktiviere Gerät 20
off(dev); // behandle Ereignis A C
Gerät ist 10
C [Ereignisbehandlung]
inaktiv [weitere Berechnungen]
H 0 10 20 30 40
Zeit [ms]
WCET-Analyse
Task τHIGH beeinflusst WCET von Task τLOW
WCEC-Analyse
Task τHIGH beeinflusst WCEC von Task τLOW
Task τLOW beeinflusst WCEC von Task τHIGH
Wechselseitige Beeinflussung bei WCEC-Analyse
Peter Wägemann 7Der SysWCEC-Ansatz Übersicht
Task E
A WCEC =
E
max ( v∈V . . .+
P
on(dev);
B
...( "∈E . . . )
P
off(dev); E
C
EC
WC
1. Dekomposition: Blöcke mit gleicher Leistungsaufnahme
2. Pfadanalyse: kontextsensitive Programmpfade
3. Problemformulierung: Integer Linear Program (ILP)
4. Lösung: ILP systemweiter WCEC
Peter Wägemann 8Dekomposition Power Atomic Basic Blocks
Eingabe: Ausgabe:
Echtzeitsystem Power Atomic Basic Blocks
E
τLOW
PABBa E
ISR
ISR on(dev) PABBd
E
PABBb
τLOW
off(dev)
E
activateTask(high)
τHIGH
τHIGH PABBc PABBe
Atomic Basic Block (ABB)
Systemaufruf: ABB-Terminator
Atomar aus Sicht der Ablaufplanung
Power Atomic Basic Block (PABB)
Gerätebezogener Aufruf: weiterer Terminator
Leistungewahre Analyse
Peter Wägemann 9Bestimmung systemweiter Pfade Power-State–Transition Graph
Eingabe: Ausgabe:
Power Atomic Basic Blocks Power-State–Transition Graph
E
τLOW
PABBd
PABBa E PABBa 5 mW
ISR
PABBe
on(dev) PABBd 5 mW 5 mW
E E PABBd
PABBb PABBb 35 mW
off(dev)
E PABBe
activateTask(high) 35 mW 35 mW
E
τHIGH
PABBd
PABBc 5 mW
PABBc PABBe
PABBe
5 mW 5 mW
Transformation:
Explizite Aufzählung der möglichen Systempfade
Zustände propagieren entlang der Pfade
Ausgabe:
Graph mit Leistungszuständen: Power-State–Transition Graph
+ Kontextsensitive Pfade: Geräte & Betriebssystem
Peter Wägemann 10Bestimmung WCEC-Schranken ILP WCEC
E PABBd // Nebenbedingungen:
PABBa 5 mW
PABBe PABBa,5 = PABBd,5 + PABBb,35
5 mW 5 mW
E PABBd
...
PABBb 35 mW
PABBe
35 mW 35 mW
// Zielfunktion:
E P
max ( WCECϑ · fϑ )
PABBd
PABBc 5 mW
PABBe
5 mW 5 mW
Nebenbedingung: Pfade aus Zustandsgraph
Zielfunktion: Maximierung Energiebedarf sichere WCEC-Schranke der Aufgabe
Zusammenspiel aus WCEC- & WCET-Analyse
1. Beschränkung der Anzahl der möglichen Interrupts
2. Kosten von Knoten: WCEC = Pmax · WCET
WCET-Analysepessimismus unbekannt
Peter Wägemann 11Übersicht
Wägemann et al.
Problem: Evaluation & Validierung von Worst-Case-Analysen
FAU ’19
Anwendung Wägemann et al. Wägemann et al.
ECRTS ’15 GenE RTSS-WiP ’16
benötigt ECRTS ’18 WCET ’15
DARTS ’18 RTAS ’17
bestimmt führt deckt
von Analysewerkzeug: zu auf Generator:
Garantie Pessimismus
obere Schranken Benchmarks
GenE: A Benchmark Generator for WCET Analysis
Workshop on Worst-Case Execution Time Analysis (WCET ’15)
Benchmark Generation for Timing Analysis
Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium (RTAS ’17)
Peter Wägemann 12Analysepessimismus Ursachen
const size_t N = 1024;
int32_t values[N];
TASK(τsort ){
...
for(i = 0; i < N-1; i++){
• Verschachtelte Schleifen
for(j = 0; j < N-1-i; j++){
if(compare(values[j], values[j+1]))
• Eingabeabhängige Pfade
swap(&values[j], &values[j+1]); • Hardware-Modellierung
}
}
}
Peter Wägemann 13Fehlendes Vergleichsmaß Bestimmung Genauigkeit
obere obere
Häufigkeit
Schranke Schranke
tatsächliche Analysator 1 Analysator 2
WCET
Ausführungszeit
Bestimmung Genauigkeit der Analyse: tatsächlicher Worst-Case essenziell
Existierende Benchmarks
1. Monolithische Struktur
2. Automatische Extraktion aller Programmfakten unmöglich
+ Evaluation & Validierung: Wissen über Programmfakten notwendig
Peter Wägemann 14Fehlendes Vergleichsmaß Bestimmung Genauigkeit
obere obere
Häufigkeit
Schranke Schranke
tatsächliche Analysator 1 Analysator 2
WCET
Ausführungszeit
Wie lässt sich die tatsächliche WCET ermitteln?
+ GenE: generiert Benchmarks, deren Programmfakten bekannt sind
Peter Wägemann 14GenE als Metapher Suche nach Pfad durch Labyrinth
+ Generativer Ansatz: Worst-Case-Pfad bekannt
Peter Wägemann 16Pattern
Pfad-Pattern:
gegenseitiger Ausschluss Pattern
a < 5 ? Enthalten Programmfakten
true
Kombinierbar: ineinander verwoben
Einfüge-
false punkt Pfad-Pattern, Schleifen, arithmetische Operationen,
Variablen, Funktionsaufrufe, . . .
a < 5 ?
Realistisch & herausfordernd
false
Industrie-Anwendungen
Einfüge- true
Literatur
punkt
Pattern-Suites verhindern monolithische Benchmarks
end
Peter Wägemann 17Übersicht: GenE
Pattern- Pfad- Worst-Case-
Suite budget Eingabewert
GenE
Pattern- Pattern
Bibliothek Benchmark-
generator
Benchmark
tatsächliche
Benchmark Programmfakten
WCET
Peter Wägemann 18Evaluation der WCET-Analysatoren Platin & aiT
WCET-Analysatoren: Platin & aiT
Hardware: ARM Cortex-M4 (Infineon XMC4500)
10 000 Benchmarks, verschiedene Pattern
Optimum: 0% Überabschätzung
Platin aiT
Instruktionscache Instruktionscache
Deaktiviert: 96% Deaktiviert: 23%
Aktiviert: – Aktiviert: 36%
Peter Wägemann 19Evaluation: aiT
aiT (deaktivierter Instruktionscache)
450
400 Opti- Mittel
mum
350
300
Häufigkeit
250
200
150
100
50
0
0 50 100 150 200 250
Überabschätzung [%]
Peter Wägemann 19100
Evaluation: Bugs in WCET-Analysator aiT
50
0
0 50 100
Beobachtung: Unterabschätzungen der tatsächlichen WCET
AbsInt: Fehler in WCET-Analysator entdeckt durch Benchmarks von GenE
1. Pipeline-Modell: spekulative Sprungvorhersage
2. Speicher-Modell: fehlerhafte Zugriffsdauer
3GenE: Bestimmung Genauigkeit & Unterabschätzungen aufgedeckt
Peter Wägemann 20Übersicht
Problem: Betrieb von energiebeschränkten Echtzeitsystemen
Wägemann et al.
FAU ’19
Anwendung Wägemann et al. Wägemann et al.
ECRTS ’15 RTSS-WiP ’16
benötigt ECRTS ’18 WCET ’15
DARTS ’18 RTAS ’17
bestimmt führt deckt
von Analysewerkzeug: zu auf Generator:
Garantie Pessimismus
obere Schranken Benchmarks
Wägemann et al.
RTAS ’16 verwendbar
TECS ’18 von
Betriebssystem:
Ablaufplanung
EnOS
A Kernel for Energy-Neutral Real-Time Systems with Mixed Criticalities
Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium (RTAS ’16)
Operating Energy-Neutral Real-Time Systems
Transactions on Embedded Computing Systems (TECS ’18)
Peter Wägemann 21Teilprobleme Betrieb energiebeschränkter Echtzeitsysteme
Energie ? ?
ll
sfa
au
om
Str
Zeit
Teilprobleme
1. Hoher Pessimismus ungenutzte Ressourcen
2. Ablaufplanung: Garantien unter beschränkten Ressourcen Zeit & Energie
3. Energie-Harvesting-Systeme: unregelmäßige Energiezufuhr & Stromausfälle
Peter Wägemann 22EnOS – Betriebssystemkern für energieneutrale Echtzeitsysteme Hardware
Applikation
Tasks
nicht-flüchtiger
Energie- Speicher
Überwachung
Ressourcen-Überwachung Mikro-
Energie-
controller
EnOS Kern Energie-Zeit
Speicher
Ablaufplanung
Suspendieren Wiederherstellen
Hardware Energie
Hardware
Überwachung des Ressourcenverbrauchs: Interrupts für Ressourcenbudgets
Persistenz: nicht-flüchtiger Speicher
Peter Wägemann 23EnOS – WCET- & WCEC-gewahre Betriebsmodi Software
Energie- Energie- Energie- Suspend-
modus M1 modus M2 modus Mn Modus Msusp
T T T
HIM 1
HIM 2
HIM n
T
HIM susp
T
T
LOM T
LOM T
LOM LOM susp
1 2 n
Taskset T1 Taskset T2 Taskset Tn Taskset Tsusp
Budget M1 Budget M2 Budget Mn Budget Msusp
Software
Offline: Budgets für Betriebsmodi basierend auf WCET-/WCEC-Abschätzungen
Online: Ausführung der Betriebsmodi je nach Ressourcenverfügbarkeit
Optimistische Worst-Case-Abschätzungen mildern Analysepessimismus
Überwachung des Ressourcenverbrauchs
3Vorausschauende Ablaufplanung ermöglicht Garantien
Peter Wägemann 24Zusammenfassung
SysWCEC: Bestimmung von WCEC-Schranken für Systeme mit Geräten
Wägemann et al.
FAU ’19
3 Betrachtung aller leistungsrelevanten (De-)Aktivierungen
3 Sichere systemweite WCEC-Analyse
Anwendung Wägemann et al. Wägemann et al.
ECRTS ’15 RTSS-WiP ’16
benötigt ECRTS ’18 WCET ’15
bestimmt
DARTS ’18
3 führt deckt
RTAS ’17
von Analysewerkzeug: zu auf Generator:
Garantie Pessimismus
obere Schranken Benchmarks
Wägemann et al.
RTAS ’16 verwendbar
ermöglicht TECS ’18 von
Betriebssystem:
Ablaufplanung
Peter Wägemann 26Zusammenfassung
GenE: Evaluation & Validierung von Worst-Case-Analysen
Wägemann et al.
FAU ’19
3 Benchmark-Generierung Analysepessimismus
3 Bestimmung von Über- & Unterabschätzungen
Anwendung Wägemann et al. Wägemann et al.
ECRTS ’15 RTSS-WiP ’16
benötigt ECRTS ’18 WCET ’15
bestimmt
DARTS ’18
3 führt deckt 3 RTAS ’17
von Analysewerkzeug: zu auf Generator:
Garantie Pessimismus
obere Schranken Benchmarks
Wägemann et al.
RTAS ’16 verwendbar
ermöglicht TECS ’18 von
Betriebssystem:
Ablaufplanung
Peter Wägemann 26Zusammenfassung
EnOS: Betrieb von energiebeschränkten Echtzeitsystemen
Wägemann et al.
FAU ’19
3 Betriebsmodi & Ressourcenüberwachung Reduktion des Pessimismus
3 Worst-Case-Schranken Garantien der Ausführung
Anwendung Wägemann et al. Wägemann et al.
ECRTS ’15 RTSS-WiP ’16
benötigt ECRTS ’18 WCET ’15
bestimmt
DARTS ’18
3 führt deckt 3 RTAS ’17
von Analysewerkzeug: zu auf Generator:
Garantie Pessimismus
obere Schranken Benchmarks
Wägemann et al.
RTAS ’16 verwendbar
ermöglicht TECS ’18 3 von
Betriebssystem:
Ablaufplanung
Peter Wägemann 26Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Fragen?
Quellcode
https://gitlab.cs.fau.de/syswcec
https://gitlab.cs.fau.de/gene
https://gitlab.cs.fau.de/enos
Wägemann et al.
FAU ’19
Anwendung Wägemann et al. Wägemann et al.
ECRTS ’15 RTSS-WiP ’16
benötigt ECRTS ’18 WCET ’15
DARTS ’18 RTAS ’17
bestimmt führt deckt
von Analysewerkzeug: zu auf Generator:
Garantie Pessimismus
obere Schranken Benchmarks
Wägemann et al.
RTAS ’16 verwendbar
ermöglicht TECS ’18 von
Betriebssystem:
Ablaufplanung
Peter Wägemann 27Bildnachweise
Fledermäuse (fliegend): Sherri and Brock Fenton
Fledermaus (in Hand): Linus Günther
Mobiler Knoten (BATS): Simon Ripperger
Herzschrittmacher: Medtronic Micra
Energie-Harvesting Herzschrittmacher: University of Illinois at Urbana-Champaign
Airbus: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/48/Airbus_
A380_overfly_crop.jpg
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