PERFORMANCE ANALYSIS OF MULTIPROCESSOR REAL-TIME SYSTEMS WITH SHARED RESOURCES

Eingebettete Systeme, die das Leben sicherer, produktiver und komfortabler machen,
werden von Konsumenten in immer stärkerem Maße wertgeschätzt. Viele dieser
eng mit der Außenwelt interagierenden Systeme zum Beispiel im Automobil bestehen
schon heute aus zahlreichen Einzelkomponenten, die gemeinsam die komplexen,
oft verteilten Funktionen bereitstellen. Um den wachsenden Rechenanforderungen
gerecht zu werden und möglichst auch die Anzahl der Recheneinheiten zu reduzieren,
sind die einzelnen Komponenten inzwischen selbst komplexe Systeme, bestehend aus
mehreren Prozessoren und gemeinsam genutzten Ressourcen. Dieser hierarchische
Aufbau führt zu einer nur schwer zu beherrschenden Systemkomplexität.
Um dennoch die Produktivität im Entwicklungsprozess und die Sicherheit der ausgelieferten
Systeme zu gewährleisten, werden Methoden benötigt, die über die klassischen
Verfahren wie Entwicklung, Simulation und anschließender Fehlersuche hinausgehen.
Formale Analysemethoden sind eine ideale Ergänzung um die aufkommenden
Integrationsrisiken frühzeitig zu erkennen und zu entschärfen, und um insbesondere in
sicherheitskritischen Systemen eine Unterdimensionierung von Systemkomponenten
zu vermeiden, die zu einer Verletzung von zeitlichen Anforderungen führen würde.
In dieser Arbeit begegnen wir den Herausforderungen bestehender und zukünftiger
Systemarchitekturen mit einer formalen Methode zur Performanzanalyse.
Dabei liegt der Fokus zunächst auf der Analyse der verteilten Funktionen, indem auch
etablierte Performanz-Indikatoren erneut untersucht werden. Es werden neue Methoden
eingeführt, um das zeitlich verzerrte Verhalten von Ereignissen entlang einer
Task-Kette zu untersuchen und um die Antwortzeiten der Tasks und die Gesamt-
Latenz entlang einer Kette zu bestimmen. Diese Methoden basieren auf einem neuen
Modell des Zeitverhaltens eines einzelnen Tasks, das sehr effizient die nötigen zeitlichen
Eigenschaften abstrahiert und diese für die System-Analyse zur Verfügung
stellt. Zusammen mit einer verallgemeinerten Betrachtung von Event-Modellen, die
auch spezielle Charakteristika wie periodische Bursts erfasst, führen diese Methoden
zu sehr präzisen Ergebnissen ohne Effizienz einzubüßen.
Die wachsenden Berechnungs- und Sicherheitsanforderungen führen auch in Steuerdominierten
Systemen vermehrt zum Einsatz von Multicore-Controllern. Die Integration
und Verifikation von Tasks auf einer solchen Plattform stellt wiederum ein
Problem dar, das den System-Integrationsprozess um eine Komplexitätsstufe anreichert:
Das Zeitverhalten der Task ist voneinander abhängig, auch wenn sie unterschiedlichen
Prozessorkernen zugewiesen werden. Ressourcen wie Speicher, Coprozesvisoren, oder
Bus-Schnittstellen stehen pro Chip zur Verfügung und werden von allen Tasks gemeinsam
genutzt. Dies führt zu Laufzeit-Konflikten, die fair und möglichst effizient aufgelöst
werden müssen. Um eine hinreichende Auslastung zu erzielen, werden Zuweisungsentscheidungen
dynamisch zu Laufzeit getroffen. Dies jedoch macht eine Vorhersage des möglichen Zeitverhaltens
äußerst schwierig.
Um solche Systeme trotzdem in sicherheitskritischen Umgebungen einsetzen zu können, sind neue
Methoden nötig. Der Lösungsvorschlag dieser Arbeit ist, die Problemkomplexität durch Aufbrechen
in mehrere dedizierte Analyseschritte beherrschbar zu machen: Zunächst wird die Last bestimmt,
die ein Task oder ein Prozessor zur Laufzeit auf eine gemeinsam genutzte Ressource verursachen
kann. Basierend darauf kann dann die Latenz der Operationen unter Berücksichtigung des
Arbitrierungsverfahrens bestimmt werden. Schließlich fließen diese Latenzen in eine
erweiterte Antwortzeitanalyse ein. Diese Aufteilung ermöglicht die Analyse solcher
Multiprozessorsysteme und hat noch einen weiteren Vorteil: Unterschiedliche Scheduling- und
Arbiterierungsverfahren können kombiniert werden, so dass diese und die zugehörigen
Analysemodule einzeln optimiert und verfeinert werden können.
Um die Analyse der verschiedenen Komponenten auch bei Vorhandensein zyklischer
Abhängigkeiten zu ermöglichen, wird in dieser Dissertation ein kompositionaler
Ansatz gewählt. Vorhergehende Arbeiten, die sich weitestgehend auf die zeitlichen
Eigenschaften Task-aktivierender Ereignisse konzentrierten, werden aufgegriffen und
es wird dargelegt, wie eine Menge heterogener Modelparameter und zugehöriger Analysefunktionen
miteinander kombiniert werden kann. Zusammengenommen ergibt sich
durch die verbesserte Analyse bestehender Metriken und die Bereitstellung neuer
Module für Multicore ein flexibles Analyseframework für heutige und zukünftige Multiprozessorsysteme.