Politecnico di Milano UNA METODOLOGIA PER LA STIMA DELLE RISORSE HARDWARE IN ARCHITETTURE RICONFIGURABILI Relatore: Prof. Fabrizio FERRANDI Correlatore: Ing. Marco Domenico SANTAMBROGIO Tesina di Laurea di Marco MAGNONE Matr

DRESD - PandA Project Sommario Introduzione Sistemi dedicati Obiettivi Framework PandA Flusso di sviluppo Estrazione delle metriche PDG Vettore di caratterizzazione Implementazione Parametrizzazione delle metriche Struttura di CLB e slice Test e risultati Esempi Risultati Conclusioni e sviluppi futuri

DRESD - PandA Project Introduzione Introduzione Sistemi dedicati Obiettivi Framework PandA Flusso di sviluppo Estrazione delle metriche PDG Vettore di caratterizzazione Implementazione delle metriche Parametrizzazione delle metriche Struttura di CLB e slice Test e risultati Esempi Risultati Conclusioni e sviluppi futuri

DRESD - PandA Project Sistemi dedicati Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG. > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri Descrizione a livello di sistema Analisi Verifica Partizionamento HW/SW Descrizione HWDescrizione SW Sintesi HWGenerazione SW Sintesi Interfacce Integrazione + Valutazione vincoli Simulazione + Validazione Sistema Integrato Creazione del modello Generazione della descrizione Valutazione del progetto ed esplorazione dello spazio delle soluzioni sulla base di prestazioni, dimensioni, consumo e costo Minimizzazione di una cifra di merito rispettando i vincoli di progetto. E necessario disporre di strumenti di stima della qualità del sistema per la parte hardware e quella software Verifica del comportamento del sistema da un punto di vista funzionale e di timing sia per validare la specifica iniziale sia il partizionamento introdotto Tecniche per la sincronizzazione tra hardware e software (scambi di segnale, schemi in interrupt..)

DRESD - PandA Project Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri Obiettivi SVANTAGGI DELLE METRICHE PRESENTI IN LETTERATURA Limitazione a funzioni combinatorie ad un solo ingresso (Nemani e Najm) Orientamento ad un solo dispositivo obiettivo, quindi in caso di differente architettura è necessario rifare tutto (Kulkarni, Najjar, Rinkel) Errori medi di stima alti (intorno al 20-25%) Sostanziale dipendenza tra implementazione delle metriche e dispositivo obiettivo scelto Ricerca di metriche che permettano una stima affidabile dellarea occupata e del tempo di esecuzione dei singoli componenti in unarchitettura riconfigurabile utilizzando descrizioni semi formali quali PDG e SDG Analisi di varie strutture dati (PDG e FGPDG) e validazione dei risultati tramite flusso automatico con lutilizzo di EDK

DRESD - PandA Project Framework Introduzione Sistemi dedicati Obiettivi Framework PandA Flusso di sviluppo Estrazione delle metriche PDG Vettore di caratterizzazione Implementazione delle metriche Parametrizzazione delle metriche Struttura di CLB e slice Test e risultati Esempi Risultati Conclusioni e sviluppi futuri

DRESD - PandA Project Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri PandA Progetto nato allinterno del DEI del Politecnico di Milano che mira a sviluppare un framework per la progettazione di sistemi dedicati Struttura del progetto modulare, composta da sottoprogetti che interagiscono tra di loro, raggruppati in varie categorie: 1.Livello di gestione di descrizioni comportamentali 2.Livello di gestione di grafi e descrizioni strutturali 3.Livello di sintesi ad alto livello La struttura interna si chiama IR: tree ed è un grafo i cui nodi sono istanze di classi C++ appartenenti ad ununica gerarchia, mentre gli archi sono implicitamente definiti come riferimenti tra coppie di nodi. E composto da due sotto-moduli: IR: graph e IR: circuit Le metriche introdotte verranno implementate allinterno di PandA considerando il sotto-modulo IR: graph

DRESD - PandA Project Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri Flusso di sviluppo Descrizione ad alto livello PandA GCCParser IR: tree IR: graph IR: circuit Metriche Partizionamento HW/SW VHDLIP CoreGen EDK System Creator bitstreamC Tool che crea automaticamente un core compatibile con EDK partendo da una generica funzionalità VHDL Tool che collega automaticamente il generico IP-Core e un dato sistema con architettura EDK-compatibile

DRESD - PandA Project Estrazione delle metriche Introduzione Sistemi dedicati Obiettivi Framework PandA Flusso di sviluppo Estrazione delle metriche PDG Vettore di caratterizzazione Implementazione delle metriche Parametrizzazione delle metriche Struttura di CLB e slice Test e risultati Esempi Risultati Conclusioni e sviluppi futuri

DRESD - PandA Project Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri PDG Sa P Sb R1R1 S1S1 Sc ENTRY T a,li,- a,lc,- a,lc,a a,li,o a,lc,o S: for(a=ref; a<b; a++) { S 1 : ;} P: ; SaSbSc Archi di dipendenza di controllo Archi di dipendenza dal flusso di dati X,Y,Z X Variabile interessata alla dipendenza Y li loop indipendent lc loop carried Z do def-order dependency o output dependency a anti-dependency - nessuna delle tre precedenti R 1 Nodo regione

DRESD - PandA Project Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri Vettore di caratterizzazione Il processo di stima esplora progressivamente lintero grafo per arrivare a determinare le caratteristiche dellintera applicazione. Si considera il PDG di ogni task presente nellapplicazione e si compila una lista di tutti i tipi di operazioni presenti, determinando un vettore di caratterizzazione del tipo: Unità funzionale Coefficiente Sommatori – Sottrattori - Contatori Array Multiplier Comparatori Moltiplicatori - Moltiplicatori per costante Operazioni Logiche MUX - Shifter C 1 -C 4 C 5 -C 6 C 7 -C 14 C 15 -C 17 C 28 -C 33 C 34 -C 38

DRESD - PandA Project Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri Implementazione delle metriche Una volta che il PDG è stimato, si considerano le dipendenze di controllo, quali loop o branch, e si costruiscono dei macro-nodi fondendo insieme due o piu nodi, e si ripete il procedimento per i nuovi nodi. ENTRY SS3 S1S2 T F ENTRY S S3 S1S2 T F ENTRY S S3 S1S2 T F Allo stesso modo si valutano gli SDG, cioè considerando i singoli PDG come macro-nodi e valutando le dipendenze che intercorrono tra essi (esecuzione parallela, sequenziale..)

DRESD - PandA Project Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri Parametrizzazione delle metriche Larea e il ritardo di propagazione di ogni unità funzionale sono stati ottenuti attraverso una serie di passi: 1.Generazione del learning-set 2.Sintesi del learning-set 3.Analisi del rapporto di sintesi 4.Estrazione della metrica dallanalisi del rapporto di sintesi 5.Validazione della metrica Per rendere le metriche adattabili ad un certo numero di dispositivi, si sono introdotti dei parametri, S e L, indicanti rispettivamente il numero di slice e di LUT allinterno di una singola CLB. Quindi prima di applicare le metriche è necessario ottenere il valore di tali costanti, in base allarchitettura di volta in volta presa in considerazione. Xilinx FPGA S L Virtex II Pro – Virtex II – Virtex IV 4 8 Virtex V 2 8 Virtex 2 4 Spartan 3/3L – Spartan 3E 4 8

DRESD - PandA Project Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri Struttura di CLB e slice Larchitettura obiettivo di questo lavoro è la Virtex II Pro di Xilinx, che ha allinterno di ogni CLB 4 slice (S=4) e 4x2=8 LUT (L=8) C IN C OUT C IN C OUT SHIFT Switch Matrix Slice X0Y0 Slice X0Y1 Slice X1Y0 Slice X1Y1 C IN Slice X1Y0 Slice X1Y1 LUT F LUT G FF/ latch FF/ latch CY Ogni CLB è composta da: 4 slice 2 buffer 3-state Ogni slice è composta da: 2 generatori di funzioni logiche (LUT a 4 ingressi) 2 elementi di memorizzazione funzionanti in modalità sincrona (FF) o asincrona (latch)

DRESD - PandA Project Test e risultati Introduzione Sistemi dedicati Obiettivi Framework PandA Flusso di sviluppo Estrazione delle metriche PDG Vettore di caratterizzazione Implementazione delle metriche Parametrizzazione delle metriche Struttura di CLB e slice Test e risultati Esempi Risultati Conclusioni e sviluppi futuri

DRESD - PandA Project Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri Esempi (1): unità funzionali Alcuni esempi di metriche ottenute per la SINGOLA unità funzionale, per le famiglie Virtex II e Spartan, per le quali il potere espressivo di una CLB equivale ad un byte: Sommatori – Sottrattori CLB=N Slice=S*N LUT=L*N N dimensione in byte degli addendi Moltiplicatori N 2 /2[(N 1 =1), V N 2 ] N 1 *N 2 [(1 16, N 2 >50] (N 1 +N 2 )[(N 1 >16), (1<N 2 <50)] 4 CLB= N 1, N 2 dimensione in byte delle due variabili da moltiplicare 2 Quindi per lintero PDG si avranno le seguenti metriche per i sommatori e moltiplicatori: A Somm [CLB] = C 1 *C 2 C 1 num. Sommatori, C 2 dim.media addendi A Mol1 [CLB] = C 15 *C 16 *0.5C 15 num. Molt. con N 1 =1, C 16 dim.media N 2 A Mol2 [CLB] = C 17 *C 18 *C 19 A Mol3 [CLB] = C 20 *(C 21 +C 22 )*0.25 A Mol4 [CLB] = C 23 *C 24 *C 25

DRESD - PandA Project Esempi (2): unità funzionali Quindi larea espressa in CLB dellintero PDG è pari a: A[CLB] = A Somm + A Cont + A ArrMul + A Comp1 + A Comp2 + A Comp3 + A Comp4 + A Mol1 + A Mol2 + + A Mol3 + AMol4 + A MolK + A OpLog1 + A OpLog2 + A OpLog3 + A Mux Per quanto riguarda il timing, si è proceduto nello stesso modo e si è ottenuto ad esempio per gli addizionatori: T Add [s] = NumAdd * [(LungMediaAddendo*d r )+d c ] d r e d c sono rispettivamente il ripple line delay e il combinatorial delay e sono ricavabili dal data sheet della scheda Quindi il ritardo di propagazione è dato dalla somma dei singoli contributi, pesati da un fattore empirico 1.5 necessario per tenere in considerazione linfluenza del routing e dal fattore (1/LP) necessario per pesare la somma dei singoli contributi in relazione alla struttura del task. T[s] = (1.5/LP) (T Add + T Mol + T Mux + T Log ) Una volta che il PDG è stimato, costituisce un nodo, quindi si considerano le dipendenze di controllo, si formano i macro-nodi e si combinano le stime di area e tempo. Ad esempio nel caso di nodi eseguiti in PARALLELO con area (A 1,A 2 ) e timing (T 1,T 2 ), il macro nodo risultante ha: A = A 1 + A 2 T = MAX (T 1,T 2 ) Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri

DRESD - PandA Project Risultati (1): unità funzionali Errore medio % Stima tempo Stima FF Stima CLB Errore medio stima FF sempre nullo tranne Molt. e MUX Errore medio stima CLB intorno al 2% Errore medio stima tempo di esecuzione al di sotto del 5% (problema wiring) Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri

DRESD - PandA Project Risultati (2): il filtro FIR Il sorgente C del filtro è costituito dalla funzione clear, che pone zeri nella delay line e dalla funzione fir-basic, che immagazzina i campioni di ingresso e calcola i campioni di uscita. Stima Implementazione Area [CLB] Stima Implementazione Frequenza [Mhz] Errore medio stima CLB tra il 12% e il 18% Errore medio stima temporale 7% Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri

DRESD - PandA Project Stato:.:: Introduzione > Sistemi dedicati > Obiettivi.:: Framework > PandA > Flusso di sviluppo.:: Estrazione delle metriche > PDG > Vettore di caratterizzaz. > Implementaz. > Parametr. > CLB e slice.:: Test e risultati > Esempi > Risultati > Conclusioni e sviluppi futuri Conclusioni e sviluppi futuri Errori medi di stima per le singole unità funzionali soddisfacenti, intorno al 2% per le CLB e al 5% per il tempo di esecuzione Facilità nelladattare le metriche ad architetture differenti Errori medi di stima per benchmark complessi tra il 12% e il 18% Problemi riscontrati con il wiring delay Maggiore utilizzo dei PDG a granularità fine Integrazione automatica nel flusso di sviluppo delle stime ottenute Maggiore indipendenza dai coefficienti di delay nelle stime del tempo di esecuzione In futuro..