Verschiebungen an der Grenze zwischen Hardwareund Software

Marco Platzner and Christian Plessl

1 Einleitung

Im Bereich der Computersysteme ist die Entscheidung welche Funktionen inHardware und welche in Software erledigt werden, eine zentrale Problemstel-lung. Die Festlegung dieser Grenze hat in den letzten Jahrzehnten nicht nurdie Entwicklung von Computersystemen bestimmt, sondern auch die Struk-turierung der Ausbildung in den Computerwissenschaften beeinflusst undsogar zur Entstehung von neuen Forschungsrichtungen geführt.

In diesem Beitrag beschäftigen wir uns mit Verschiebungen an der Grenzezwischen Hardware und Software und diskutieren insgesamt drei qualitativunterschiedliche Formen solcher Verschiebungen. Wir beginnen mit der Ent-wicklung von Computersystemen im letzten Jahrhundert und der Entstehungdieser Grenze, die Hardware und Software erst als eigenständige Produktedifferenziert. Dann widmen wir uns der Frage, welche Funktionen in einemComputersystem besser in Hardware und welche besser in Software realisiertwerden sollten. Da sich viele Funktionen funktional äquivalent in Hardwa-re oder Software realisieren lassen, hat die systematische Untersuchung undEntscheidung dieser Fragestellung zu Beginn der 90er Jahre zur Bildungeiner eigenen Forschungsrichtung, dem sogenannten Hardware/Software Co-design, geführt. Im Hardware/Software Co-design findet eine Verschiebungvon Funktionen an der Grenze zwischen Hardware und Software während derEntwicklung eines Produktes statt, um Produkteigenschaften zu optimieren.Im fertig entwickelten und eingesetzten Produkt hingegen können wir danneine feste Grenze zwischen Hardware und Software beobachten. Im drittenTeil dieses Beitrags stellen wir mit selbst-adaptiven Systemen eine hochaktu-elle Forschungsrichtung vor. In unserem Kontext bedeutet Selbst-adaption,dass ein System Verschiebungen von Funktionen an der Grenze zwischenHardware und Software autonom während der Betriebszeit vornimmt. Sol-che Systeme beruhen auf rekonfigurierbarer Hardware, einer relativ neuen

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Published in: Logiken strukturbildender Prozesse: Automatismenc© Wilhelm Fink 2014

Technologie mit der die Hardware eines Computers während der Laufzeit ver-ändert werden kann. Diese Technologie führt zu einer durchlässigen Grenzezwischen Hardware und Software und löst damit die herkömmliche Vorstel-lung einer festen Hardware und einer flexiblen Software auf.

2 Von Hardware zu Software

Der Begriff Hardware bezeichnet die physikalischen Teile eines Computers,die Teile die – wenigstens im Prinzip – anfassbar sind. So steht das WortHardware im Englischen auch für Eisenwaren und ein Hardware Store ist einEisenwarenladen. Computerhardware umfasst zum Beispiel die Prozessoren,Speicher und externe Datenträger, Gehäuse, Tastaturen und Mäuse. DerBegriff Software bezeichnet die Programme und manchmal auch Daten, alsoTeile die nicht anfassbar sind. Software wird üblicherweise klar abgegrenztvon den Rechenvorschriften bzw. Algorithmen, die einen Problemlösungs-prozess für einen Computer formal beschreiben. Software bezeichnet dannkonkrete Umsetzungen der Algorithmen in Programmiersprachen, wobei esvon sehr abstrakten anwendungsorientierten Sprachen bis hin zu Maschinen-sprachen ein breites Spektrum an Programmiersprachen gibt. Jedenfalls lässtsich feststellen, dass die Ausführung von Software Hardware voraussetzt, undauch für die Speicherung von Software müssen geeignete Datenträger vorhan-den sein.

Die ersten Computer verwendeten noch keine Software im heutigen Sinne.Die verwendeten Programme wurden nicht explizit auf einem Datenträger ge-speichert, sondern durch Verkabelung festgelegt. Abbildung 1 zeigt einen derersten Computer, den ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Calcula-tor), der von J.P. Eckert und J. Mauchly an der University of Pennsylvaniaentwickelt und im Jahr 1946 der Öffentlichkeit vorgestellt wurde. ENIACwar zwar ein programmierbarer general-purpose Computer, ein Computerder grundsätzlich durch seine Programmierbarkeit für unterschiedliche Auf-gaben eingesetzt werden konnte, wurde aber hauptsächlich für militärischeAufgaben wie ballistische Berechnungen eingesetzt. Als einer der ersten elek-tronischen Computer war ENIAC 80 Fuß lang und mehrere Fuß hoch. DieProgrammierung erfolgte durch Verkabelung, die Eingabe der Daten überdamals übliche Lochkarten.

Die Idee, Programme gleich wie Daten zu behandeln wird heute meistensJohn von Neumann zugeschrieben1 und bedeutete damals Programme überLochkarten in einen Computer einzulesen und dort im Speicher abzulegen.

1Paul E. Ceruzzi. A History of Modern Computing. 2. Aufl. The MIT Press, 2003.

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Abbildung 1: ENIAC, University of Pennsylvania (source: U.S. Army Photo)

Software explizit zu speichern (stored program concept) hatte technische undwirtschaftliche Vorteile und die Idee fand rasch Verbreitung, zum Beispielim EDSAC (Electronic Delay Storage Automatic Calculator) 1949 in Cam-bridge, UK. Frühen Computern wie ENIAC und EDSAC, die entweder fürmilitärische Anwendungen entwickelt wurden oder Forschungsprojekte wa-ren, folgten rasch kommerzielle Computerentwicklungen. Beispiele sind derUNIVAC im Jahr 1951, der 48 mal verkauft wurde und für die Vorhersa-ge der Ergebnisse der Präsidentenwahlen in den USA Bekanntheit erlangte,oder das IBM System 701 im Jahr 1952, das insgesamt 19 mal verkauft wur-de und den relativ späten Einstieg von IBM in das Geschäft mit Computernmarkiert.

In den Anfängen der Computertechnik waren Hardware und Softwarekeine getrennten Komponenten, sondern integrale Bestandteile eines Com-puters. Computer wurden von einer Firma entworfen, hergestellt und alsGesamtsystem verkauft. Die Software wurde oft auch noch eingeteilt in BI-OS (basic input/output system) für grundlegende Funktionen zur Ein- undAusgaben von Daten, Betriebssystem, Systemsoftware (Lader, Assembler,Compiler, Linker) und Anwendersoftware. Die Anwendersoftware wurde ent-weder auch vom Computerhersteller mitgeliefert oder, was zunehmend derFall war, vom Kunden angepasst oder erstellt. Software wurde erst nach undnach zu einem eigenständigen Produkt, getrieben durch die rasante Ver-breitung von Computern und unterstützt durch die Etablierung von quasi-

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standardisierten Computersystemen.Im Jahr 1964 brachte IBM das System/360 auf den Markt, das erstmals

den Ansatz der Computerfamilie umsetzte. Mit dem System/360 konnte IBMsechs Varianten eines Computers mit unterschiedlichem Preis/Leistungs-Ver-hältnis anbieten. Die Idee der Computerfamilie war äußerst erfolgreich, daInvestitionen in Software auf unterschiedlich leistungsfähigen Computern ge-nutzt werden und damit den Kundenbedürfnissen angepasst werden konnten.Das System/360 und seine Nachfolger dominierten bald den Computermarkt.Unterstützt durch den Fortschritt in der Mikroelektronik brachte DEC imJahr 1965 mit der PDP8 einen sogenannten Minicomputer am unteren Endeder Preisskala für weniger als US$ 20’000 auf den Markt. Diese neue Klassevon kleineren, günstigeren und dennoch leistungsfähigen Computersystementrug stark zur weiteren Verbreitung von Computern bei und erlaubte vieleneue Anwendungen, zum Beispiel in der Steuerung von Produktionsanlagen.Die PDP8 wird häufig als Vorläufer des Mikroprozessors gesehen, eines Pro-zessors, der aus nur einem einzigen Chip besteht. Der erste Mikroprozessorwar dann der Intel 4004, der 1971 eingeführt wurde. In den folgenden Jahr-zehnten hielt der Mikroprozessor Einzug in alle Klassen von Computersyste-men, von kleinen eingebetteten Computern über den Personal Computer bishin zu Supercomputern.

General-purpose Computer sind per Konstruktion für viele Anwendungengeeignet. Eine Konsequenz aus dem General-Purpose Konzept ist, dass manbei der Herstellung der Hardware die Software (noch) nicht kennen muss.Diese Unabhängigkeit, die weite Verbreitung und die quasi-Standardisierungvon Computerhardware erlaubte es zunehmend Software als eigenes Pro-dukt zu etablieren. In den 70-ern entstanden vielen Firmen, die ausschließ-lich Software entwickelten, zum Beispiel Microsoft und SAP. Diese Öffnungdes Computermarktes und die Loslösung der Software von der Hardwareim Entwurfs- und Herstellungsprozess kann man als Entstehung der Grenzezwischen Hardware und Software sehen. Bei General-Purpose Systemen hatder technische Fortschritt im Hardwarebereich zu einer klassischen “Com-moditization” geführt, wie sie in der Wirtschaftsliteratur z.B. von Christen-sen2 beschrieben wird. Das heißt, General-Purpose Hardware ist weitgehendstandardisiert und die Produkte der einzelnen Hardwarehersteller sind nichtmehr wesentlich voneinander differenziert. Dies hat zu einer Modularisierungder Komponenten und Geschäftsmodelle sowie einer starken Erosion der Ge-winnmargen der Hardwarehersteller geführt, so dass heute der Großteil der

2Clayton M. Christensen. The Innovator’s Dilemma. Harvard Business Review Press,1997.

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Wertschöpfung im Bereich der Softwareanbieter liegt.Neben General-Purpose Computing gibt es allerdings auch grundlegend

andere Domänen mit anderen Geschäftsmodellen. Hierbei sind aktuell beson-ders die Domäne der mobilen Personal Digital Assistants (PDA), d.h. Mo-biltelefone und Tablets, sowie der Bereich des Cloud Computing hervorhe-benswert. Im PDA Bereich ist momentan noch kein Trend zur Modulari-sierung zu erkennen. Im Gegenteil, angetrieben durch den Erfolg des inte-grierten Geschäftsmodells von Apple, ist auch beim Rest dieser Industrie eindeutlicher Trend zu integrierten Produkten und Geschäftsmodellen zu se-hen, wie die Übernahme der Smartphone-Sparte von Nokia durch Microsoftoder die Übernahme der Motorola Smartphone-Sparte durch Google zeigen.Nach Christensen ist diese Zuwendung zu einem integrierten Geschäftsmo-dell in Indikator dafür, dass die Hard- und Software für mobile Geräte dieKundenbedürfnisse noch nicht hinreichend befriedigt und sich Innovationennur durch eine passgenaue Abstimmung von Hardware, Betriebssystem undAnwendungssoftware sowie durch eine größere Kontrolle des Herstellers überdiese Systeme erreichen lassen. Im Bereich des Cloud Computing ist interes-santerweise ein entgegengesetzter Trend zu verzeichnen. Eine Grundidee desCloud Computing ist es gerade, die Eigenschaften der Hardware möglichst zuverbergen und gewissermaßen eine perfekte Commoditization von Rechen-leistung und Datenhaltung zu schaffen. Das heißt, die Entscheidung, welcheSoftware wann auf welcher konkreten Hardware ausgeführt wird, ist für denBenutzer nicht nachvollziehbar, was durch eine Abstraktion von Software insogenannte Dienste erreicht wird. Nicht zu letzt durch den grossen Kapital-bedarf für den Aufbau und den Betrieb von Cloud Systemen ist der Großteilder Kapazität gegenwärtiger Cloud Systeme heute allerdings in den Händenweniger Anbieter konzentriert (z.B. Google, Amazon, Microsoft, Salesforce).Diese Unternehmen bieten neben der reinen Bereitstellung der Hardware-und Betriebssystem-Infrastruktur zunehmend auch komplexere Plattformen(z.B. Google AppEngine, Amazon Elastic Beanstalk) und auch Anwendun-gen an (GoogleDocs, Microsoft Office365) an, was langfristig auch auf einintegriertes Modell hinauslaufen könnte.

Wie sich die Märkte für Hardware und Software für Computersystemegetrieben durch technologische Innovationen und neue Anwendungen weiterentwickeln und ob sich auf diesen Märkten langfristig integrierte oder modu-lare Geschäftsmodelle durchsetzen werden, ist noch offen. Eine mögliche Zu-kunft solcher Märkte und der dazugehörigen technischen Umgebungen wirdan der Universität Paderborn im Sonderforschungsbereich 901, On-The-Fly

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Computing3, von einem Forscherteam aus Informatikern und Wirtschafts-wissenschaftlern untersucht.

3 Hardware/Software Co-Design

In diesem Abschnitt besprechen wir, wie sich Computersysteme durch einSchichtenmodell von aufeinander aufbauenden Hard- und Softwareschichtenbeschreiben lassen. Diese Betrachtung führt uns zum Konzept der Instrukti-onssatzarchitektur, welche als Schnittstelle zwischen Hardware und Softwaredient. Schließlich stellen wir das Forschungsgebiet des Hardware/SoftwareCo-Design vor, das sich mit der systematischen Optimierung der Grenzezwischen Hard- und Software zum Entwurfszeitpunkt beschäftigt.

3.1 Schichtenmodell für Computersysteme

Der Aufbau von Computersystemen und deren Strukturierung in Hard- undSoftware wird üblicherweise durch ein Schichtenmodell beschrieben. JedeSchicht stellt dabei eine Abstraktionsebene dar, welche es den höher liegen-den Schichten erlaubt, die Funktionen der darunter liegenden Schichten übereine definierte Schnittstelle zu nutzen, ohne deren detaillierten Eigenschaf-ten zu kennen. Abbildung 2 zeigt eine in der Lehre üblicherweise verwendeteDarstellungsform dieses Schichtenmodells.

Die unterste Hardwareebene ist die der Halbleiterstruktur, welche diegeometrischen Abmessungen und die Halbleitermaterialien beschreibt, dieeinen Prozessor als integrierte Schaltung (Chip) umsetzen. Auf der nächsthöheren Stufe werden diese Strukturen als Transistoren abstrahiert, welchedie Grundelemente elektronischer Schaltungen bilden. Da Prozessoren digi-tale Schaltungen sind, wird die Hardware weiter abstrahiert und durch Lo-gikelemente dargestellt, welche die Funktionen von Transistor-Baugruppendurch mathematische Grundoperationen in binärer Logik abbilden. DieseGrundoperationen werden in der sogenannten Mikroarchitektur zu komple-xeren Einheiten zusammengefasst, welche die Rechen- und Kontrolleinheitendes Prozessors, sowie die vorhandenen Register und Speicher zum Haltenvon Daten beschreibt. Obwohl diese Schaltungsstruktur die Grundlage fürdie konkrete Ausführung eines Programms durch den Prozessor darstellt,wird sie gegenüber dem Programmierer völlig verborgen. Stattdessen wirdals Schnittstelle zwischen der Hard- und Software die sogenannte Instrukti-onssatzarchitektur als zusätzliche Abstraktion eingeführt.

3On-The-Fly Computing. url: http://sfb901.uni-paderborn.de.

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Hochsprache

Instruktionssatzarchitektur

Mikroarchitektur

Logik

Transistoren

Halbleiterstrukturen

Assemblersprache

Hardw

are

Softw

are

Anwendung

Abbildung 2: Klassisches Schichtenmodell von Computersystemen mit ver-schiedenen Abstraktionsebenen der Hardware (grau) und Software (weiss)

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Die Instruktionssatzarchitektur beschreibt die Grundoperationen des Pro-zessors aus Sicht des Programmierers, ohne eine spezifische Hardwareumset-zung vorwegzunehmen. So definiert die Instruktionssatzarchitektur zum Bei-spiel die Namen und Funktionen von arithmetischen Operationen sowie dieNamen der internen Register zum Zwischenspeichern von Daten. Eigenschaf-ten einer konkreten Implementierung, zum Beispiel wie schnell Instruktionenausgeführt werden, ob die Ausführung parallel oder sequentiell erfolgt oderob zur Optimierung der Datenhaltung neben den Registern zusätzliche in-terne Speicher verwendet werden, bleiben bewusst offen.

Als unterste Softwareebene ist die Assemblersprache eng mit der Instruk-tionssatzarchitektur verwandt. Bei der Assemblersprache handelt es sich umeine textuelle Repräsentation des Instruktionssatzes ohne weitergehende Ab-straktionen. Das Programmieren auf dieser Ebene ist heutzutage lediglichnoch für sehr wenige, hardwarenahe Aufgaben gebräuchlich, zum Beispielfür Kernfunktionen des Betriebssystems oder zur Optimierung der Rechenlei-stung für numerische Berechnungen. In den allermeisten Fällen wird Assemb-lersprache jedoch nicht direkt vom Programmierer erstellt, sondern aus einemin einer Hochsprache geschriebenen Programm erzeugt. Hochsprachen unter-scheiden sich von Assemblersprache dadurch, dass sie abstraktere Program-mierkonzepte und eine textuelle Notation anbieten, welche auf eine spezielleKlasse von Anwendungen zugeschnitten sind. So bietet die Programmier-sprache Fortran zum Beispiel die Möglichkeit numerische Berechnungen mitMatrizen, Vektoren und komplexen Zahlen bequem auszudrücken. Ein Hoch-sprachenprogramm lässt sich dann durch ein Softwareübersetzungswerkzeug(Compiler) automatisch und effizient in Assemblersprache transformieren.Als oberste Softwareschicht kann man die Anwendung betrachten.

3.2 Die Instruktionssatzarchitektur als Grenze zwischenHardware und Software

Aus der Perspektive der Verschiebung der Grenze zwischen Hardware undSoftware ist die Instruktionssatzarchitektur von zentraler Bedeutung. Die-se Grenze wurde in Industrie und Wissenschaft sehr ausführlich untersucht.Das liegt unter anderem auch daran, dass die Instruktionssatzschicht nichtnur die Grenze zwischen Hard- und Software, sondern auch zwischen wissen-schaftlichen Disziplinen markiert. Die Umsetzung eines Instruktionssatzes inHardware, das heisst der Entwurf einer Mikroarchitektur und deren Imple-mentierung, liegt im Bereich der Elektrotechnik, während die Fragestellungenoberhalb der Instruktionssatzebene Kerngebiete der Informatik sind. Unter-schiedliche Implementierungen desselben Instruktionssatzes sind durchaus

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üblich. In der Tat ist genau diese Trennung zwischen Hard- und Softwaredafür verantwortlich, dass Computersysteme durch Einsatz von neuen Pro-zessoren mit verbesserter Mikroarchitektur oder aktuellerer mikroelektroni-scher Technologie enorme Geschwindigkeitszuwächse erzielen können, ohnedass eine Anpassung der Anwendungssoftware notwendig ist.

Eine Grundfrage bei der Definition eines Instruktionssatzes ist die Fest-legung der Grenze zwischen Hard- und Software, d.h. welche Funktionenals Prozessorinstruktionen angeboten werden sollen und welche Funktionenbesser als Sequenz von solchen Instruktionen (Programm) umgesetzt werden.Bietet der Instruktionssatz nur einfache Instruktionen, welche wenig Arbeiterledigen (z.B. zwei Zahlen addieren), benötigt man viele Instruktionen, umein Programm auszuführen. Dadurch wird die Ausführungszeit verlängert,die Hardwarekomplexität des Prozessors bleibt hingegen niedrig. Bietet derInstruktionssatz mächtige Instruktionen, welche viel Arbeit erledigen, wirddas Programm kürzer. Die Hardwarekomplexität des Prozessors steigt hinge-gen, was zu höheren Kosten und niedriger Geschwindigkeit führt. Ein klassi-sches Beispiel für eine komplexe Instruktion ist die Multiplikation. In den frü-hen Jahren der Computertechnik (1950–70) konnten Prozessoren aufgrundder hohen Schaltungskomplexität keine Hardwaremultiplizierer integrieren.Stattdessen wurden Multiplikationen, wie bei der schriftlichen Multiplika-tion, durch Addieren und Schieben in Software ausgeführt. Diese Methodewar aber sehr langsam, und mit steigenden technologischen Möglichkeitenwurden ab Mitte der 70-er Jahre Multiplizierer in Hardware gebaut. DerHardwareaufwand dieser frühen Multiplizierer war mit etwa 10’000 Chipsexorbitant. Aber durch rasante Fortschritte in der Halbleitertechnologie und-fertigung konnte die Komplexität von Schaltungen, die auf einem Chip reali-siert werden können, massiv gesteigert werden. Somit konnte ein Multiplizierbereits Ende der 70-er Jahre auf einem einzigen Chip gefertigt werden undheute multiplizieren nahezu alle Prozessoren in Hardware.

Im Laufe der Zeit hat es immer wieder Experimente mit Instruktionssät-zen gegeben, die sehr nahe oder gar identisch mit Hochsprachen waren. Sowurden in den 70-er und 80-er Jahren spezielle LISP-Processing-Machinesentwickelt (z.B. die Texas Instruments Explorer), deren Prozessoren direktLISP-Code ausführen konnten. LISP ist eine funktionale Programmierspra-che, die in 70-er Jahren sehr populär für Problemstellungen aus dem Be-reich der künstlichen Intelligenz war. Man hoffte mit solchen Hochsprachen-Prozessoren die sogenannte Semantische Lücke zwischen Programmierspra-che und Instruktionssatz zu schließen, und damit auch die Aufgabe der Com-piler zu reduzieren oder sie im Extremfall ganz überflüssig zu machen. DieseAnsätze waren allerdings allesamt nicht erfolgreich, da die technische Ent-

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Tabelle 1: Vergleich von CISC- und RISC-ProzessorenCISC (Complex InstructionSet Computing)

RISC (Reduced InstructionSet Computing)

Viele Instruktionen Wenige InstruktionenVariable Instruktionslänge Fixe InstruktionslängeViele, komplex Adressierungs-arten

Wenige, einfache Adressie-rungsarten

Beispiel: Intel IA-32, VAX,IBM/360, Intel 8051

Beispiele:PowerPC, SPARC,MIPS, Alpha, Itanium, AVR

wicklung von General-Purpose Prozessoren zu rasch voranschritt und es auf-grund der beschränkten Größe des LISP-Marktes nicht rentabel war, diesespeziellen Prozessoren alle 1,5–2 Jahre in der neuesten Technologie zu reali-sieren.

Die Frage ob Prozessoren komplexe (Complex Instruction Set Compu-ting, CISC) oder einfache (Reduced Instruction Set Computing, RISC) In-struktionen nutzen sollen und ob ein Konzept dem anderen grundsätzlichüberlegen ist, wird seit Jahrzehnten intensiv debattiert. Eine Übersicht überdie wesentlichen Unterschiede von CISC- und RISC-Prozessorarchitekturenist in Tabelle 1 dargestellt.

Historisch hatten die meisten Computer komplexe Instruktionen, da frü-he Computer primär in Assemblersprache programmiert wurden und durchkomplexe Instruktionen kurze und aussagekräftige Assemblerprogramme er-möglicht werden. Die mit komplexen Instruktionen verbundenen Nachteileder hohen Hardwarekomplexität und die damit einhergehende Einschrän-kung der Ausführungsgeschwindigkeit wurde als weniger gravierend einge-schätzt. Mitte der 80-er Jahre wurde diese Frage in zwei Projekten an denamerikanischen Universitäten Stanford4 und Berkeley5 systematisch unter-sucht. Dabei wurde empirisch ermittelt, welche Instruktionen von realenProgramme tatsächlich genutzt werden und welche Speicherzugriffs- undProgrammablaufsmuster sie dabei verwenden. Das Resultat dieser Untersu-chungen war, dass die meisten komplexen Instruktionen kaum benutzt wer-den und dass man durch eine radikale Vereinfachung des Instruktionssatzes,der Zufügung von schnellem lokalem Zwischenspeicher (Cache) und durch

4John Hennessy u. a. “MIPS: A Microprocessor Architecture”. In: Proceedings of theWorkshop on Microprogramming (MICRO). Piscataway, NJ, USA: IEEE, 1982, S. 17–22.

5David A. Patterson. “Reduced Instruction Set Computers”. In: Communications ofthe ACM 28.1 (Jan. 1985), S. 8–21. issn: 0001-0782. doi: 10.1145/2465.214917.

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Fließbandverarbeitung von Instruktionen (Pipelining) wesentlich einfache-re und leistungsfähigere Prozessoren entwerfen kann. Die aus diesen beidenForschungsprojekten resultierenden und kommerzialisierten Prozessorarchi-tekturen SPARC und MIPS läuteten das Zeitalter der RISC-Prozessoren einund seit den 90-er Jahren folgen nahezu alle neu entwickelten Prozessorarchi-tekturen dem RISC-Konzept. Die große Ausnahme von dieser Regel ist In-tels IA-32 Prozessorarchitektur, welche vor der RISC-Revolution entwickeltwurde. Diese Architektur hat aus Kompatibilitätsgründen bis heute einenCISC-Instruktionssatz, ist intern allerdings ebenfalls als RISC-Architekturorganisiert.

3.3 Optimierung der Hardware/Software-Grenze

Die Suche nach der optimalen Grenze zwischen Hard- und Software istnach wie vor eine relevante Entscheidung beim Entwurf von Computersy-stemen, welche – getrieben durch neue Anforderungen und Anwendungen –einer ständigen Veränderung unterliegt. Zum Verständnis der Entwicklungist es notwendig, zwei grundsätzliche Klassen von Computersystemen zu un-terscheiden. Die Klasse der General Purpose Computing Systems ist nichtauf eine spezielle Anwendung oder Domäne zugeschnitten, sondern versuchtfür ein sehr breites Spektrum von Anwendungen eine hohe Rechenleistungbei akzeptablem Energieverbrauch abzudecken. Das Anwendungsspektrumreicht hierbei von klassischen Büroanwendungen wie Textverarbeitung, Ta-bellenkalkulation oder Bildbearbeitung bis zu Serveranwendungen in Re-chenzentren, welche Dienste wie Datenbanken, Buchhaltung oder E-Mailanbieten. Computersysteme für diesen Markt sind hochgradig modularisiertund standardisiert, das heisst, sie werden durch die Integration austausch-barer Hardwarekomponenten (Prozessoren, Mainboards, Speicherbausteine,Festplatten, Gehäuse, Stromversorgung) aufgebaut und durch ein ebenfallsstandardisiertes Betriebssystem verwaltet. Die Software für diese Systemeist auch modular und wird von einer grossen Anzahl von Firmen angebo-ten. Aufgrund der für die Standardisierung notwendigen Abstimmung vonHardware, Software und Betriebssystemen ist die Innovation an der Hardwa-re/Software Schnittstelle im General-Purpose Bereich eher langsam, findetaber dennoch kontinuierlich statt. Zum Beispiel wurde der Intel IA-32 In-struktionssatz in den letzten Jahren mit Befehlen zur Beschleunigung derrechenaufwendigen AES Verschlüsselungsmethode erweitert, um dem zuneh-menden Einsatz dieses Verfahrens Rechnung zu tragen.

Dem gegenüber steht die Klasse der Embedded Computing Systems, wel-che Computer beschreibt, die in technische Systeme integriert sind. Beispiele

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für solche Systeme sind Autos, Satelliten, Hörgeräte, industrielle Steuerun-gen, Drucker, Fax, Fernseher, etc. Im Gegensatz zu General Purpose Sy-stemen üben eingebettete Systeme eine sehr spezifische Funktion aus undsind daher nicht als typische Computersysteme zu erkennen. Sie unterliegendurch die Interaktion mit der physikalischen Welt (z.B. Sensoren, elektro-mechanische Komponenten, Benutzer) auch anderen Entwurfszielen, wie zumBeispiel geringen Kosten, niedrigem Energieverbrauch, hoher Zuverlässigkeit,Sicherheit oder einer ausreichenden Performance für eine klar definierte Auf-gabe. Viele dieser Ziele stehen grundsätzlich miteinander in Konflikt undkönnen nicht gleichzeitig maximiert sondern nur gegeneinander abgewogenwerden. Zum Beispiel steht eine hohe Rechenleistung im Konflikt mit gerin-gen Kosten, da zur Erzielung hoher Rechenleistung zusätzliche, spezialisierteHardwarekomponenten benötigt werden. Folglich müssen Hard- und Softwa-re im Bereich des Embedded Computing sehr genau aufeinander abgestimmtwerden, um für das resultierende Gesamtsystem ein optimales Ergebnis zuerzielen. Anbieter in diesem Bereich verfolgen daher statt einem modula-ren meist ein integriertes Geschäftsmodell, bei dem ein System mit für dieAnwendung massgeschneiderten Hardwarekomponenten und genau daraufabgestimmter Software angeboten wird.

In den 90-er Jahren wurde der systematische Entwurf von Computer-systemen und deren Optimierung als eigenes, methodisch orientiertes For-schungsgebiet mit dem Namen Hardware/Software Co-Design etabliert6. DieGrundidee des Hardware/Software Co-Design ist dabei eine ganzheitlicheBetrachtung des Entwurfsprozesses ausgehend von einer Beschreibung desgewünschten Systemverhaltens. Diese Beschreibung ist unabhängig davon,welche Funktionen letztlich in Software – das heißt als Programm auf einemProzessor – ausgeführt werden und welche aus Gründen der Performanceoder der Energieeffizienz in maßgeschneiderter Hardware umgesetzt werden.Zur systematischen Optimierung werden die Funktionen des Systems model-liert, sowie die gewünschten nichtfunktionalen Eigenschaften und Rahmen-bedingungen (z.B. die benötigte Performance, akzeptabler Energieverbrauch,Reaktionszeiten zur Verarbeitung von Sensor und Benutzereingaben) formalerfasst. Dann werden die betrachteten Komponenten (verschiedene Arten vonProzessoren, Hardwarebeschleuniger, Speicher, Kommunikationsnetzwerke)und deren Eigenschaften ebenfalls auf einer abstrakten Ebene modelliert.Durch computergestützte Methoden kann nun eine Auswahl an Ressour-

6Jürgen Teich und Christian Haubelt. Digitale Hardware/Software-Systeme. Syntheseund Optimierung. 2nd. Berlin Heidelberg New York: Springer, 2007. isbn: 978-3-540-46822-6. doi: 10.1007/978-3-642-05356-6_1.

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Performance

Flexibilität

General-PurposeProzessor

Domänen-SpezifischerProzessor

Anwendungs-SpezifischerProzessor

Anwendungs-SpezifischeHardware (ASIC)

Spezialisierung

prog

ram

mie

rbar

fest

e Fu

nktio

n

Abbildung 3: Im Hardware/Software Co-Design stehen die verschiedenenEntwurfsziele üblicherweise miteinander im Konflikt. Die Abbildung illu-striert einen Trade-Off zwischen den Zielen Flexibilität und Performance.Durch zunehmende Spezialisierung der Rechenressourcen lässt sich eine hö-here Performance erzielen, allerdings bewirkt die Spezialisierung eine gerin-gere Flexibilität.

cen getroffen und eine optimale Zuordnung von Anwendungsfunktionen zuSoft- und Hardwareressourcen bestimmt werden. Dieser Prozess wir als Hard-ware/Software Partitionierung bezeichnet. Im Allgemeinen resultiert dieserProzess nicht in einer einzigen, optimalen Lösung sondern in einer Vielzahlvon Implementierungsvarianten.

Abbildung 3 illustriert die Ursache eines derartigen Konfliktes. Bei derAbbildung von Funktionen auf Rechenressourcen existieren verschiedene Va-rianten. Eine Variante ist es, die Funktion in Software auf einem program-mierbaren General-Purpose Prozessor auszuführen. Diese Lösung ist sehrflexibel, da grundsätzlich jede Funktion ausgeführt und auch leicht geändertwerden kann. Der Allzweckcharakter des Prozessors bedingt allerdings auchIneffizienzen, welche sich in suboptimaler Performance niederschlagen. Durchdie Verwendung eines Prozessors, der für eine spezifische Klasse von Funk-tionen oder gar für die Anwendung selbst optimiert ist, lässt sich eine besserePerformance erzielen. Diese Lösungen sind allerdings weniger flexibel, da die

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Umsetzung auf die spezialisierten Rechenressourcen komplizierter ist undsich die Spezialisierung für andere Funktionen negativ auswirken kann. Dieoptimale Lösung in Bezug auf die Performance ist eine Ausführung in fester,komplett anwendungsspezifischer Hardware. Durch diese Verschiebung vonSoftware nach Hardware entfallen zwar alle Ineffizienzen der Programmier-barkeit, allerdings lässt sich die Funktion im Nachhinein auch nicht mehranpassen.

Diese Art der Verschiebung von Funktionen an der Hardware/SoftwareGrenze ist im Entwurf heutiger Computersysteme, insbesondere für Embed-ded Systems, essentiell. Dies trifft besonders auf Systeme zu, welche Datenmit sehr hoher Rate verarbeiten müssen oder batteriebetriebene Geräte, wel-che mit einem sehr knappen Energiebudget haushalten müssen. Im Laufe derZeit wurden Komponenten, die sich in vielen Systemen als anwendungsspezi-fische Beschleuniger-Hardware bewährt haben in Prozessoren integriert, umdas Beste aus beiden Welten zu vereinen. So besitzen heute alle domänen-spezifischen Prozessoren für Mobiltelefone spezielle Hardwarebeschleuniger-Einheiten zum Dekomprimieren von Videodaten, ohne die in einem batterie-betriebenen Gerät ein stundenlanges kontinuierliches Abspielen von Videosundenkbar wäre.

Alle in diesem Abschnitt betrachteten Ansätze verschieben Funktionenan der Grenze zwischen Hardware und Software zur Entwurfszeit. Im näch-sten Abschnitt betrachten wir neuartige Systeme, welche diese Grenze wäh-rend der Laufzeit des Computersystems verschieben, um dynamisch auf ver-änderte Anforderungen zu reagieren.

4 Hardware/Software Migration

In diesem Abschnitt beschreiben wir, wie rekonfigurierbare Hardwaretech-nologie verwendet werden kann, um Funktionen während des Betriebs ei-nes Computersystems über die Hardware/Software-Grenze hinweg zu ver-schieben. Diese Hardware/Software Migration ermöglicht den Aufbau selbst-adaptiver Systeme. Wir umreißen zuerst die Entwicklung der zugrundelie-genden Hardwaretechnologie, beschreiben dann deren Einsatz anhand einesAnwendungsbeispiels auf einem hybriden Multicore-System und verweisenabschließend auf ein aktuelles Forschungsprojekt in dem Gebiet.

4.1 Rekonfigurierbare Hardware

Die Idee, Hardware flexibel zu halten, geht auf G. Estrin zurück, der 1960 ander UCLA den Vorschlag machte, Computersysteme mit festen und varia-

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programmierbareLogikelemente

programmierbares Verbindungsnetzwerk

externe Anschlüsse

Abbildung 4: Aufbau eines Field-programmable Gate Array (FPGA)

blen Anteile zu gestalten7. Der variable Anteil kann der jeweiligen Anwen-dung angepasst werden. Bei Estrin waren die variablen Anteile Module fürarithmetische Operationen, das Anpassen erfolgte manuell durch Einsteckenund Entfernen von Modulen in ein sogenanntes motherboard.

Eine Hardwaretechnologie, die Estrins Ansatz automatisierbar machte,wurde erst Mitte der 80er Jahre von der Firma Xilinx mit dem Field-pro-grammable Gate Array (FPGA) eingeführt. Ein FPGA ist ein Hardwarebau-stein der, wie in Abbildung 4 skizziert wird, aus drei Teilen besteht: auseiner Menge von Logikelementen in einer matrixförmigen Anordnung, einemVerbindungsnetzwerk, in das die Logikelemente eingebettet sind, und exter-nen Anschlüssen. Bei einem FPGA sind die Funktionen der Logikelementeund die konkreten Verbindungen zwischen den Logikelementen konfigurier-bar. Die Funktion eines Logikelementes kann zum Beispiel eine Addition odereine logische Verknüpfung der Eingänge sein. Die Konfiguration eines FPGAwird in SRAM-Speicherzellen abgelegt. Durch Schreiben dieser Speicherzel-len, was je nach Größe des FPGAs im Bereich von einigen Millisekunden biswenigen hundert Millisekunden dauert, wird dem FPGA erst eine bestimmteFunktion eingeprägt.

FPGAs ermöglichen es, die Hardwarefunktion durch Schreiben von Spei-cherzellen zu verändern. Dies eröffnet die Möglichkeit durch einen Software-Prozess die Logikebene zu verändern. Im Schichtenmodell eines Computer-systems (siehe Abbildung 2) entspricht das einer Verschiebung der Grenzezwischen Hardware und Software von der Ebene des Instruktionssatzes nach

7G. Estrin. “Reconfigurable Computer Origins: The UCLA Fixed-Plus-Variable (F+V)Structure Computer”. In: IEEE Annals of the History of Computing (Okt. 2000), S. 3–9.

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unten in die Logikebene. Die tieferen Ebenen bleiben aber unangetastet. Dasbedeutet insbesondere, dass auch bei FPGAs die mikroelektronische Schal-tung mit ihren Transistoren bei der Fertigung endgültig festgelegt wird.

Zu Beginn der 90er Jahre wurden eine Reihe von Forschungsprojektengestartet, um das Potential von FPGAs für den Aufbau von Computersyste-men zu untersuchen. Ein prominentes Beispiel ist das DECPerLe-1 System8,das am DEC Paris Research Lab entwickelt wurde. DECPerLe-1 konnte aus-gewählte Anwendungen aus der Kryptographie rund drei Grössenordnungenmal schneller ausführen als der schnellste Supercomputer zu der Zeit – unddas bei einem Bruchteil der Kosten. Allerdings war die Programmierung derDECPerLe-1 sehr hardwarenahe und man benötigte dafür elektrotechnischeFachkenntnisse von Hardwareingenieuren.

Ab circa Mitte der 90er Jahre wurde die dynamische Rekonfigurationvon FPGAs zum Forschungsthema. Bei der dynamischen Rekonfigurationwird ein FPGA zur Laufzeit neu rekonfiguriert, entweder der komplette Bau-stein oder auch nur ein Teil davon. Dynamische Rekonfiguration erlaubt es,die Hardwarefunktionen sehr rasch, d.h. im Bereich von Millisekunden anneue Erfordernisse anzupassen. Ein 1997 im Scientific American erschiene-ner Artikel stellte FPGAs und dynamische Rekonfiguration einer breiterenLeserschaft vor, und präsentierte die Erkennung von Objekten in Bildern alsAnwendungsbeispiel9. Durch Anpassung bzw. Spezialisierung der Hardware-funktionen an die einzelnen zu suchenden Objekte konnte das System seineVerarbeitungsgeschwindigkeit deutlich steigern. Die spezialisierten Hardwa-refunktionen wurden durch dynamische Rekonfiguration während der Lauf-zeit in das System eingebracht.

Beginnend mit Anfang der 90er Jahre bildete sich das ForschungsgebietReconfigurable Computing, das Wissenschaftler aus der Informatik, der Elek-trotechnik und vielen Anwendungsgebieten vereint. Heute ist Reconfigura-ble Computing ein etabliertes Gebiet mit einer Vielzahl von Konferenzreihenund zwei Fachzeitschriften. In den letzten 15 Jahren wurden eine Reihe vongrößeren Forschungsverbundprojekten durchgeführt, um die Nutzbarkeit vonrekonfigurierbarer Hardware und speziell der dynamischen Rekonfigurationfür Computing zu untersuchen. Beispiele dafür sind das DARPA Programm“Adaptive Computing Systems” (1997–2003) in den USA oder das Schwer-

8P. Bertin, D. Roncin und J. Vuillemin. “Programmable active memories: A perfor-mance assessment”. In: Proceedings of the Conference on Field-programmable Gate Arrays.ACM, 1992.

9J. Villasenor und W.H. Mangione-Smith. “Configurable Computing”. In: ScientificAmerican (Juni 1997), S. 66–71.

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punktprogramm “Rekonfigurierbare Rechensysteme” (2003–2009)10 der DFGin Deutschland.

FPGAs sind seit ihrer Einführung ein großer wirtschaftlicher Erfolg undseit Jahren einer der am schnellsten wachsenden Sektoren der mikroelek-tronischen Industrie. Wegen ihres regelmäßigen Aufbaus eignen sich FPGAssehr gut für die mikroelektronischen Fertigungsprozesse und durch die grosseNachfrage können die Hersteller immer die aktuellsten und damit schnellstenTechnologien für FPGAs nutzen. Heutige FPGAs haben riesige Logikka-pazitäten und erlauben es, komplette Systeme mit mehreren Prozessoren,dedizierten Hardwarefunktionen, Speicher und Peripheriekomponenten aufeinem Baustein in Form eines sogenannten Reconfigurable System-on-Chipunterzubringen.

Eine große Herausforderung, an der wir seit einigen Jahren arbeiten,ist die Programmierung solcher Systeme. Wir entwickeln mit ReconOS11

ein neuartiges Betriebssystem, das es erlaubt sowohl die Softwarefunktionenals auch die rekonfigurierbaren Hardwarefunktionen mit einem gemeinsamenProgrammiermodell zu beschreiben. Dabei greifen wir aufMulti-threading zu-rück, ein Programmiermodell das durch den aktuellen Trend zu Multicore-Prozessoren sehr weit verbreitet und populär ist. In diesem Model wird ei-ne Anwendung durch eine Gruppe von unabhängigen Programmen, soge-nannten Threads beschrieben, welche grundsätzlich voneinander unabhän-gig sind und daher gleichzeitig auf verschiedenen Kernen eines Multi-CoreProzessors ausgeführt werden können. Threads können über einen gemein-samen Arbeitsspeicherbereich Daten austauschen und ihre Ausführung beiBedarf mittels Betriebssystemfunktionen synchronisieren. Abbildung 5 zeigtein Beispiel eines hybriden Multicore-Systems, das verschiedene Prozessor-Cores und rekonfigurierbare Hardware-Cores kombiniert. Hardwarefunktio-nen werden als Hardware-Threads auf den rekonfigurierbare Hardware-Coresausgeführt und kommunizieren und synchronisieren sich mit den Software-Threads mittels des Betriebssystems ReconOS.

10M. Platzner, J. Teich und N. Wehn, Hrsg. Dynamically Reconfigurable Systems: Ar-chitectures, Design Methods and Applications. Springer, 2010.

11E. Lübbers und M. Platzner. “ReconOS: Multithreaded Programming for Reconfigu-rable Computers”. In: ACM Transactions on Embedded Computing Systems 9.1 (2009),S. 1–33.

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processor core

swthread

ReconOS

processor core

swthread

ReconOS

processor core

swthread

ReconOS

reconfigurablehardware core

hwthread

ReconOS

reconfigurablehardware core

hwthread

ReconOS

interconnect

Abbildung 5: Hybrides Multicore-System

4.2 Selbst-adaptive Hybride Multi-Cores

Als Anwendungsbeispiel diskutieren wir einen selbst-adaptiven hybriden Mul-ticore zur Objektverfolgung in Videoströmen12. Der Fussballspieler in Ab-bildung 6 wird markiert und soll im Laufe einer Videosequenz verfolgt wer-den. Das hier verwendete Verfahren zur Objektverfolgung ist ein sogenannterPartikelfilter, der Bild für Bild eine Anzahl von Schätzungen (Partikel) desSystemzustands (Ort, wo sich der Fussballspieler im Bild befindet) erzeugt.Der Systemzustand ist beschrieben durch die Koordinaten und Grösse desRechteckes, das die Position des Fussballspielers umschreibt. Partikelfiltersind eine häufig angewendete Methode zur Online-Schätzung des Systemzu-standes eines nicht-linearen dynamischen Systems.

Wie in Abbildung 7 gezeigt wird, läuft ein Partikelfilter als Iterationvon drei Schritten ab. Im ersten Schritt (Sampling) werden ausgehend vonder angenommenen Position des Spielers neue Schätzungen erzeugt. DieserSchritt basiert auf einem mathematischen Zustandsmodell, das die aktuelleBewegung des Spielers sowie eine gewisses Maß an Rauschen (Zufall) berück-sichtigt. Im zweiten Schritt (Importance) werden die Schätzungen anhandder realen, gemessenen Daten aus dem nächsten Bild des Videos bewertet.Im vorliegenden Fall geschieht dies durch den Vergleich der Farbhistogram-me von Schätzung und Messung. Verkürzt formuliert kann man sagen, dassbewertet wird, wie häufig die Farbe des T-Shirts des Spielers in den geschätz-ten Rechtecken vorhanden ist. Partikeln in denen diese Farbe einen großen

12Markus Happe, Enno Lübbers und Marco Platzner. “A self-adaptive heterogeneousmulti-core architecture for embedded real-time video object tracking”. In: Journal of Real-Time Image Processing (2011), S. 1–16.

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Systemzustand(Partikel)

Abbildung 6: Beispiel zur Objektverfolgung in Videoströmen

Anteil hat wird eine hohe Importance zugewiesen, Partikeln mit niedrigenFarbanteilen eine niedrige. Die Importance kann als Wahrscheinlichkeit in-terpretiert werden, dass die Schätzung tatsächlich das gesuchte Objekt ab-bildet. Der Partikel mit der höchsten Importance ist die aktuelle Ausgabedes Verfahrens. Im letzten Schritt (Resampling) werden gute Schätzungenvervielfacht und schlechte Schätzungen gelöscht.

Der Partikelfilter wurde auf einem hybriden Multicore in einem FPGAimplementiert. Um eine parallele Verarbeitung auf mehreren Kernen zu er-möglichen, wurde die Anwendung in 3 Threads aufgespalten, welche die Pha-sen Sampling, Importance und Resampling realisieren. Wie in Abbildung 8unten gezeigt wird, besteht das System aus zwei Prozessoren (Master, Wor-ker) und zwei Hardware Cores (HW Slot 1, HW Slot 2). Das Ziel ist, diePerformance gemessen in der Anzahl der bearbeiteten Bilder pro Sekunde(frames per second), innerhalb eines vorgegebenen Bereichs von 7–10 Bildernpro Sekunde zu halten. Zu Beginn verwendet das System nur einen Prozes-sor und erzielt damit eine sehr niedrige Performance von unter 3 Bildernpro Sekunde. Daraufhin schaltet das System autonom zuerst einen zweitenProzessor und dann einen Hardware-Core dazu. Als Resultat steigt die Per-formance auf circa 8 Bilder pro Sekunde. Da der Fussballspieler im Laufe derVideosequenz nach hinten läuft (siehe Abbildung 8 rechts) und durch diekleineren Rechtecke der Rechenaufwand für den Partikelfilter sinkt, über-steigt die Performance bald den Zielbereich. Als Reaktion darauf schaltetdas System zuerst den zweiten Prozessor und dann den Hardware-Core ab.Da dadurch die Performance aber zu stark sinkt, wird der zweite Prozessorfür eine kurze Zeit wieder dazu genommen.

Dieses Beispiel demonstriert zwei wesentliche Punkte: Erstens zeigt es,dass mit moderner FPGA-Technologie Funktionen zur Laufzeit zwischen

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x3!0.4!

0.1! 0.2!

0.9!

Abbildung 7: Graphische Veranschaulichung der Schritte Sampling, Import-ance und Resampling eins Partikelfilters (links) und Beispiel-Bildsequenz(rechts)

Hardware und Software migriert werden können und somit eine dynamischeAnpassung der Hardware/Software Grenze ermöglicht wird. Zweitens kanndieses System als selbst-adaptiv bezeichnet werden, da die Adaption, d.h. dasAktivieren und Deaktivieren von Rechenressourcen, vom System selbst ohneEingriff von außen gesteuert wird. Der Algorithmus jedoch, nach dem dasSystem diese Entscheidungen trifft, wurde bei der Entwicklung festgelegt.

4.3 Von Selbst-adaption zu Self-awareness

Eine Weiterentwicklung von selbst-adaptiven Systemen führen wir im Rah-men des EU-Projekts EPiCS13 durch. In EPiCS studieren wir sogenanntepropriozeptive Computersysteme. Darunter verstehen wir Systeme, die durchgeeignete Sensoren nicht nur ihre Umgebung sondern auch ihren inneren Zu-stand erfassen können. Für ein hybrides Multicore-System zur Objektverfol-gung in Videos wäre die Umgebung beispielsweise ankommende Videodatenoder die Benutzerinteraktion zum initialen Auswählen des Objekts. Der in-nere Zustand könnte beispielsweise die aktuelle Ressourcenauslastung undTemperaturverteilung oder entdeckte Fehlfunktionen umfassen.

13EPiCS website. url: http://www.epics-project.eu.

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Abbildung 8: Aktivitäten der einzelnen Prozessor- und Hardware-Cores (un-ten), Bildsequenz (rechts) und Performance (oben) des selbst-adaptivenMulticore-Systems

In Anlehnung an die Psychologie bezeichnen wir im Kontext des EPiCS-Projekts das Wissen und die Modelle über externe und interne Ereignisseund Zustände als self-awareness. Basierend auf diesem Wissen entscheidetdas System autonom über mögliche Reaktionen. In unserem Partikelfilter-beispiel wären mögliche Reaktionen das Aktivieren und Deaktivieren vonCores oder eine Reduktion der Anzahl der Partikel, was die Rechenlast fürden Preis einer etwas schlechteren Schätzung verringert. Die Auswahl derentsprechenden Reaktion bezeichnen wir als self-expression.

Unser langfristiges Ziel ist es, Computersysteme zu entwerfen, die Para-meter wie Performance, Ressourcennutzung und Energieeffizienz aber auchEigenschaften wie Zuverlässigkeit und Sicherheit autonom zur Laufzeit opti-mieren können. Ein wesentlicher Schritt dabei ist das Erzeugen von Model-len der self-awareness und self-expression. Diese Modelle dienen zum einenzur Beschreibung und Diskussion der Begrifflichkeiten und zum anderen alsSchritt im systematischen Entwurf von Computersystemen. Tabelle 2 zeigt

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Tabelle 2: Ebenen der self-awareness nach15

Ebene Charakteristik

stimulus-aware Stimulus-Response System, passivinteraction-aware vernetztes System, aktivtime-aware Langzeitgedächtnis, Lernen, Vorhersagegoal-aware Ziel bekannt, Auswahl aus mehreren Strategienmeta self-aware “Philosophie-Agent”

zum Beispiel eine aus der Psychologie abgeleitete Klassifikation14, die fünfunterschiedliche Ebenen der self-awareness in Computersystemen beschreibt.Die niedrigste Form von self-awareness ist demnach stimulus-awareness, wiesie ein einfaches passives Stimulus-Response-System aufweist. Das Systembesitzt kein Wissen über die Ursachen der Stimuli und keine Erinnerungan vergangene Ereignisse und kann damit auch keine Vorhersagen über zu-künftige Ereignisse machen. Die nächste Ebene ist interaction-awareness,die aktive Kommunikation in einem vernetzten System voraussetzt. Darüberbefindet sich time-awareness, die ein Langzeitgedächtnis voraussetzt und da-mit Lernen und Voraussagen ermöglicht. Die Ebene goal-awareness zeichnetsich dadurch aus, dass das System Wissen über seine Ziele und eventuelleRandbedingungen besitzt und den Stand der Erreichung feststellen kann. Diehöchste Ebene ist schließlich die der meta self-awareness, bei der ein SystemWissen über seine eigene self-awareness erlangt und Nutzen/Kosten seinerself-awareness abschätzt.

Konkrete Anwendungen von Computersystemen verwenden meistens meh-rere Ebenen der self-awareness. Das im vorigen Abschnitt präsentierte hybri-de Multicore-System ist definitiv time-aware, da das Verfahren des Partikel-filters ein Systemmodell verwendet, um Vorhersagen zu machen. Nachdemdie vorgestellte Implementierung auch ihr Performanceziel explizit kennt undlaufend Maßnahmen zur Erreichung des Ziels durchführt, kann man das Sy-stem auch als goal-aware klassifizieren. Computersysteme auf der Ebene dermeta self-awareness werden im EPiCS-Projekt derzeit nicht untersucht. Mankönnte solche Systeme am ehesten als “Philosophie-Agenten” beschreiben, dieihre awareness reflektieren.

14U. Neisser. “The roots of self-knowledge: Perceiving self, it, and thou”. In: Annals ofthe New York Academy of Sciences 818 (1997), S. 19–33.

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5 Conclusion

Die Grenze zwischen Hardware und Software ist durch neue Hardwaretechno-logien im Laufe der Zeit durchlässig geworden. Rekonfigurierbare Hardwareerlaubt heute die Konstruktion von selbst-adaptiven Systemen, die sich lau-fend den Änderungen anpassen können. Besonders bei komplexen Systemen,die in vielfältiger Weise mit anderen Computersystemen und Benutzern in-teragieren, lassen sich viele Entscheidungen nicht mehr zur Entwurfszeit vor-wegnehmen und damit fest in das System programmieren. Hier ist die Selbst-adaption ein vielversprechender Ansatz. Die Auflösung von starren Grenzenzwischen Hardware und Software wirft aber auch eine Reihe von neuen Fra-gestellungen auf. Aus technischer Sicht sind das neben der Programmierbar-keit solcher Systeme vor allem die Modellierung und die Validierung. Bei derModellierung geht es um die klare konzeptionelle Beschreibung der Kompo-nenten von selbst-adaptiven Systemen und deren Funktionalität. Heute ent-stammen die meisten Beispiele selbst-adaptiver Hardware/Software-Systemeeinem ad-hoc Entwurf. Erst eine umfassende aber nachvollziehbare Modellie-rung von Selbst-adaption ermöglicht einen systematischen Entwurfsprozessund den Vergleich mit klassischen Systemen. Ein Teil der Modellierung istauch die Bereitstellung von geeigneten algorithmischen Methoden für dieEntscheidungsfindung und das Lernen. Bei der Validierung von Hardwareoder Software möchte man bestimmte Systemeigenschaften zur Entwurfszeitnachweisen. Wie kann man aber zum Beispiel die Sicherheit eines Systemsnachweisen, das sich selbständig verändern kann? Neben dem technisch-wissenschaftlichen Bereich hat die sich auflösende Grenze zwischen Hardwareund Software auch Auswirkung auf die Ausbildung. Die Beschäftigung mitselbst-adaptiven Computersystemen wird vermehrt Experten des ComputerEngineering erfordern, die in Informatik und Elektrotechnik gleichermaßentrainiert sind.

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