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Skalierbare Entwurfsraumexploration mit Antwortmengenprogrammierung

Fachliche Zuordnung Rechnerarchitektur, eingebettete und massiv parallele Systeme
Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Förderung Förderung von 2015 bis 2023
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 269264143
 
Erstellungsjahr 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Eingebettete Systeme (ES) sind anwendungsspezifische Computer, die heute in fast jedem Produkt zu finden sind. Sie müssen in der Regel u.a. Echtzeit-, Energie- und Platzbeschränkungen erfüllen und gleichzeitig zuverlässig und kosteneffizient sein. Diese oft widersprüchlichen Entwurfsziele können nur erfüllt werden, weil jedes ES für eine spezifische und daher begrenzte Gruppe von Anwendungen entwickelt wird. Beispiele für eingebettete Rechnersysteme finden sich in medizintechnischen Geräten, industriellen Automatisierungssystemen, Automobil- und Zugsteuerungssystemen, IoT Geräte (Internet of Things) usw. Aufgrund ihrer ständig steigenden Rechenanforderungen werden ES in der Regel als heterogene Many-Core-Computer implementiert, d.h. sie bestehen aus vielen verschiedenen Rechenkernen unterschiedlicher Typen. Neben der Auswahl der Anzahl und des Typs der Rechenkerne müssen auch Entscheidungen über die Kommunikationsinfrastruktur, die Speicherorganisation, die Task-Verteilung, das Routing sowie die Ablaufplanung von Tasks und Kommunikation getroffen werden. All diese Entscheidungen führen zu unglaublich großen Entwurfsräumen, die effektiv exploriert werden müssen. Zusammenfassend erschwert die zunehmende Anwendungskomplexität, gepaart mit immer komplexeren Rechnerplattformen, gute Designentscheidungen und damit die Optimierung des Endprodukts. Infolgedessen werden neue Werkzeuge und Methoden benötigt, die eine automatische und effektive Untersuchung von Entwurfsoptionen auf Systemebene ermöglichen. In diesem Projekt wurden neuartige Methoden zur Entwurfsraumexploration (engl. Design Space Exploration, DSE) auf der Grundlage von Antwortmengenprogrammierung (engl. Answer Set Programming, ASP), einer deklarativen Programmierung für kombinatorische Suchprobleme, entwickelt und untersucht. Im Rahmen des Projekts wurden wichtige Beiträge in verschiedenen Bereichen geleistet: (1) Überwindung von Engpässen bei der Bestimmung von Multi-Hop-Kommunikations-Routing durch die Nutzung der in ASP eingebauten Fähigkeiten zum Ausdruck der Erreichbarkeit. (2) Eine leistungsfähige DSE-Methode auf der Basis von ASPmT durch die enge Integration der Hintergrundtheorie in ASP, die sowohl die Planung als auch die multi-kriterielle Optimalitätsfilterung in der Hintergrundtheorie ermöglicht. (3) Integration des generativen Produktdesigns in die ASPmT-basierte DSE, was eine schnellere und gezieltere Exploration abgeleiteter Produktvarianten ermöglicht. (4) Eine automatische Plattformgenerierung während der DSE, um den gesamten Spezifikationsaufwand zu reduzieren. All diese Beiträge waren nur durch die enge Zusammenarbeit von zwei Forschungsgruppen aus unterschiedlichen Bereichen möglich, nämlich ASP-Solving und DSE auf Systemebene.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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