Was ist Configware - TU Kaiserslautern · 3. Das aktuelle Problem: der bisher dramatischste Umbruch 4. Mehrfache Ursachen der nun eskalierenden Probleme 5 1. Was Reconfigurable Computing

[email protected]

6 July 2008

Tag der Fakultät Informatik, TU Dresden, 1. Juli 2008

1

Reiner Hartenstein, TU Kaiserslautern, Germanyhttp://hartenstein.de

Informatik

jenseits des

von-Neumann-Paradigma

Reiner Hartenstein


© 2008, [email protected] http://hartenstein.de

TU Kaiserslauternwerbende Orientierungshilfe

… und wirbt um Ihre Mitwirkung dabei, dem „Reconfigurable Computing“ in der Lehre zu einem größeren Gewicht zu verhelfen.

2

Aus wichtigem Grund richtet sich dieser Beitrag an einen breiten Adressatenkreis -weit über die Informatik hinausgehend …

Dieser Beitrag ist eine


TU Kaiserslautern

Die Kluft zwischen

Software und Configware

3

Fortsetzung der traditionellen Kluft zwischen Software und Hardware.

Jetzt sind wir gezwungen,

diese Kluft zu überwinden

strukturell prozedural

Configware-Kenntnisse müssen zwar nicht versteckt werden,aber zum zertifizierten Kern-Kurrikulum gehören sie nicht

Warum jetzt und womit ?

Darüber spreche ich heute.

Praxis unserer Lehre

Wand im Kopf ?


TU KaiserslauternWas ist Configware

4

prozeduraler

Kode

Software-Quelle

softwarecompiler

traditionelles

Computing :

Reconfigurable

Computing :

struktureller Kode

Configware-Quelle

configwarecompiler

(kommt später dran)


TU Kaiserslautern

Überblick

3. Das aktuelle Problem: der bisher dramatischste Umbruch

4. Mehrfache Ursachen der nun eskalierenden Probleme

5

1. Was Reconfigurable Computing heute bedeutet

5. Didaktische Ansätze angesichts des Ausbildungs-Dilemma

2 Veranschaulichung der enormen Akzelerations-Effekte

1. Reconfigurable Computing2. Ursachen der Akzelerationsfaktoren3. Die Manycore-Krise4. Das von-Neumann-Syndrom5. Dichotomien des Zwillings-Paradigma6. Schlußfolgerungen


TU Kaiserslautern

Unverzichtbare Qualifikation

Configware-

Kenntnisse sind 1 unverzichtbareQualifikation am IT-Arbeitsmarktgeworden.

6

Reconfigurable

Computing (RC)

ist seit Jahren “mainstream” bei Eingebetteten Systemen.

[email protected]

6 July 2008


2



TU Kaiserslautern

7

>> Gliederung <<

1. Reconfigurable Computing

2. Ursachen der Akzelerationsfaktoren

3. Die Manycore-Krise

4. Das von-Neumann-Syndrom

5. Barrieren: das Ausbildungs-Dilemma

6. Dichotomien des Zwillings-Paradigma

7. Schlußfolgerungen


TU Kaiserslautern

Geschichte der Datenverarbeitung

• Prototyp: 1884 Herman Hollerith

8

•Datenstrom-basiert•Datenstrom-basiert

Der erste rekonfigurierbare Computer

DPUDPU

• Das erste Xilinx FPGA kam 100 Jahre später


TU Kaiserslautern

Configware-Programmierung

9

60 Jahre später: RAM verfügbar –z.B. Ferritkern

• manuell (Configuration)

• oder, durch Austausch vorprogrammierter Steckbretter (Reconfiguration)

Prototyp: 1884, Herman Hollerith

dann: Motivation für das von-Neumann-Machinen-Paradigma

J. v N, 1946


TU Kaiserslautern

v. N. ist nicht mehr das allgemeine Modell

10

DPUCPU

von Neumann Befehlsstrom-

basierte Maschine

Programm-

Zähler

RAMmemory

Ko-Prozessoren

AkzeleratorCPU

Befehls-strom-basiert

Daten-strom-basiert

Har

dw

are

SoftwareMainframe-Zeitalter:

Mikroprozessor-Zeitalter:

VLSI Revolution: wieso?

steigender Bedarf an Akzeleratoren

(heterogenes Modell)


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Eingebettete Software

1

2

0 10 12 18 Monate

Faktor

*) Department of Trade and Industry, London

99% aller Mikroprozessoren sitzen in eingebetteten Systemen:

11

Bis 2010 werden mehr als 10 mal mehr

Programmierer eingebettete Anwendungen schreiben, als

“normale” Computer Software. [Rammig„s Gesetz]

fast 25 Mrd.

typische Absolventen sind nicht qualifiziert für diesen Arbeitsmarkt


TU Kaiserslautern

12

CLB CLB

CLB CLB

CLB CLB

FPGAField-Programmable Gate Array

CLB

C

CLB

ans

chlie

ßen

“Dra

ht”

form

en

B

A

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6 July 2008


3



TU KaiserslauternRAM-basiert

Configware-Kode wirdvor der Laufzeit von außenin das “hidden RAM” geladen

FFTeil des “hidden RAM”

0 0

0

0

0 1

es gibt auch partiell rekonfigurierbare FPGAs

mit Flash “hidden RAM”kein wiederholtes “Booting”

13 © 2008, [email protected] http://hartenstein.de

TU Kaiserslautern

Plattform-FPGA (1)

14

256 – 1704 BGA

56 –

424

schnelle on-chip Block

RAMs: BRAMs

8 – 32schnelle

serielle I/O-Kanäle

DPUs

Configware-Kode-Eingang

[courtesy Lattice Semiconductor]


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15

Plattform-FPGA (f. DSP)

500MHz Flexible

Soft Logic Architecture

200KLogic Cells

500MHz Programmable DSP Execution Units wie z.B. MAC

0.6-11.1Gbps

Serial Transceivers

500MHz PowerPC™ Processors

(680DMIPS)

with

Auxiliary Processor Unit

1Gbps Differential I/O

500MHz multi-port

Distributed 10 Mb SRAM

500MHz DCM Digital

Clock Management

[courtesy Xilinx Corp. (modifiziert)]

2004, 1.2V, 90nm

AkzeleratorCPUSoC möglich

Multiply and ACcumulate

Plattform-FPGAs sind viel leistungsfähiger, aber weniger universell als „einfache“ FPGAs


TU Kaiserslautern

Software-zu-Configware-Migration

16

molecular dynamics simulationmolecular dynamics simulation88

einige publizierte speed-up-Faktoren [2000– 2008]

100

103

106

real-time face detectionreal-time face detection60006000

video-rate stereo visionvideo-rate stereo vision

900pattern recognitionpattern recognition 730

SPIHT wavelet-based image compressionSPIHT wavelet-based image compression457

FFTFFT100

Reed-Solomon DecodingReed-Solomon Decoding2400

Viterbi DecodingViterbi Decoding400

1000

MACMAC

DSP and drahtlos

Bildverarbeitung,Pattern matching,

Multimedia

BLASTBLAST52

protein identificationprotein identification 40

Smith-Waterman pattern matchingSmith-Waterman pattern matching

288

Bioinformatik

GRAPEGRAPE2020AstrophysikAstrophysik

Spe

ed

up-F

akto

r

cryptocrypto1000

xputer


TU Kaiserslautern

Software-zu-Configware-Migration (2)

17


Bisher höchste speed-up-Faktoren: 3000 – 28.500

100

103

106





FFTFFT100



1000

MACMAC

DSP and drahtlos


Multimedia

BLASTBLAST52



288

Bioinformatik


Spe

ed

up-F

akto

r

cryptocrypto1000

3000

28500

DES breaking

xputer


TU Kaiserslautern

Akzelerator-Karte von Bruchsal

18

• I/O Bandbreite: 50 GByte/s

• Hersteller: SIEMENS Bruchsal

16 FPGAs

Speed-up:

x 3 000

Tera means 1012 or 1 000 000 000 000

(1 trillion) deutsch: eine Billion

MAC means Multiply and ACcumulate

• 1.5 TeraMAC/s

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6 July 2008


4



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Demonstrating the intensive Impact

19

DES breaking [T. Elghazawi et al.: IEEE COMPUTER, Febr. 2008]

Platform (comparedto Beowulf cluster)

Speed-up factor

Power saving factor

SDC-6 6757 856

Cray XD-1 12162 608

SGI Altix 4700 with RC 100 RASC

28514 3439

Wird Verschlüsselung auf von Neumann unbezahlbar?

?

Wenn Hacker FPGAs verwenden …


TU Kaiserslautern

Reconfigurable Supercomputing

20

•Xilinx Virtex-II Pro•Bibliothek von Cray

Cray XD1

Silicon graphicsReconfigurable

Application-Specific

Computing (RASC™)

Supercomputing 2007, Reno, NV 9600 reg. Teiln. 440 Aussteller


TU Kaiserslautern

21

>> Gliederung <<

2 Veranschaulichung der enormen Akzelerations-Effekte









TU Kaiserslautern

Datenstrom-basierte Lösung:

kein von Neumann-Engpaß

kein von Neumann-Engpaß

Befehlsstrom-basierte Lösung:

viele von Neumann Engpässe

viele von Neumann Engpässe

22

[Hartenstein’s

Gießkannen-Modell]

Welche Form der Parallelität?

(grobe Veranschaulichung)


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Daten treffen den Prozessor (CPU)

23

mittels Software

ineffizienter

Transport über Off-Chip-Speicher durch Speicherzyklen-hungrige Befehlsströme

Dies ist nur eines von vielen von Neumann-Overhead-Phänomenen

Veranschaulichung der Migration (1)


TU KaiserslauternDaten treffen die PU

24

mittelsConfigware

Plazierung des Ort*der Ausführung (PU)

im Pipe-Netzwerk generiert d. d. Configware-Compiler

Veranschaulichung der Akzeleration (2)

*) vor der Laufzeit (zur Compilezeit)

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6 July 2008


5



TU Kaiserslautern

Akzelerationsfaktoren: wodurch?

25

Software zu Configware Migration: loop turns

into pipeline

Schlüssel-Faustregel schrecklich einfach

Programmschleife wird zur Pipeline

eine Zeit

zu Raum

Abbildung

Damit

müssen

wir alle

vertraut

werden.

n Zeitschritte, 1 CPU

1 Zeitschritt, n DPUs


TU Kaiserslautern

Bus gegen Pipe-Netzwerk

26

Bus-basiert:

CPUCPU

SpeicherSpeicherSpeicher-Bus= von-Neumann-Engpaß

CPUCPU CPUCPU CPUCPU

SpeicherSpeicher

Speicher-Zyklen-

hungriger Bus

Pipeline:

DPUDPU

DPUDPU

DPUDPU

DPUDPU

Pipeline:

keine

Speicher-

Zyklen

Software zu Configware Migration:

loop turns

into pipeline

Grundregel: einfach!

von-

Neumann-

Syndrom !

G. Koch et al. 1975: The universal Bus considered harmful

Software-Domäne: Configware-Domäne:


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Zeit-iterativ nach Raum-iterativ

27

eine Zeit zu

Raum/Zeit-

Abbildung

Elemente einer nützlichen Methodik der Schleifentransformationen wurde seit den 70er-Jahren publiziert

n*k Zeitschritte, 1 CPU

n Zeitschritte, k DPUs

Die Raum-Dimension (k) hat oft Grenzen (z. B. wegen der Chipgröße)


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Configware-Betriebssysteme

Marco Platzner, Universität Paderborn

insbesondere für dynamisch rekonfigurierbare Systemeauch unterstützt durch partiell rekonfigurierbare Plattformen

… und viele andere

Jürgen Becker

Experten in Ihrer Fakultät

Chuck Thacker … (sogar Microsoft arbeitet daran)

(u. a. Lab in Cambridge. UK).

28

grundlegend verschieden von Software-Betriebssystemen


TU Kaiserslautern

29

>> Gliederung <<

3. Das aktuelle Problem: der bisher dramatischste Umbruch









TU Kaiserslautern

Mehr Durchsatz durch Warten

*) auf die nächste Generation von Mikroprozessoren …

µP-Anwender**: mehr Durchsatz

durch Warten auf die nächste Generation*

… und die nächste Generation von Akzeleratoren …

**) i. W. Programmierer

30

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4e/Moores_law.svg

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6 July 2008


6



TU Kaiserslautern

Strong chicken

31

intel‘s strong oxen unter Andy Grove und Craig Barret

chicken

relative Taktfrequenz

1980 1990 2000 2010100

103

8080

Pentium 4

Laptop mit Wasserkühlung?

3 G

röße

nord

nung

en


TU Kaiserslautern

Hier:

Stop!

32

intel‘s <1024 oxen unter neuem CEO

chicken

Relative clock speed

1980 1990 2000 2010100

103

8080

Pentium 4

2005: das GHz-Taktfrequenz-Wettrennen bendet

2005


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33

Many-core: Break-through or Breakdown?

Die Industrie steht an einem Wendepunkt zu einem völlig neuen Entwurfs-Ökosystem

Multi-threading, transactional memory, register re-naming, spekulative Tricks, vielf. Superskalarität, out-of-order Befehlsausf…: keine Wunderwaffen.

intel’s vision:

MultiCore

Aus der Supercomputing-Szene sind nur wenige Spezialistenteuer verfügbar, nur für wenige spezielle Anwendungsgebiete.

intel und Sun keynotes [DAC‟08] räumen ein: Schwierigkeitender Manycore-Programmierung, das Fehlen geeigneterSoftware, und Drosselung durch Speicher-Latenzzeit.

“Parallelism running out of steam for >4 cores”[Gary Smith]

Multi-core-Mikroprozessoren sind angekündigt: mit bald 32 cores (AMD) oder 80 cores (intel).


TU KaiserslauternKlima-Wandel

34Wawrzynek missing


TU Kaiserslautern

Dave Patterson staunt

35

Der Einsatz ist hoch. Wenn die Forschung keine effizienten Parallel-Techniken findet, wird die Programmierung so schwierig,

daß die Leute von der neuen Hardware keinen Vorteil haben.

Aus der Wachstums-Industrie würde eine Ersatzteil-Industrie

from growth industry to replacement industry

ein Jahr später :„I am still astonished about that"

„intel has thrown a Hail Mary pass and nobody is running yet“.

„Die gesamte IT Industry hat auf ihre Zukunft gewettet, daß das Problem der Parallel-Programmierung gelöst wird."

*) a Hail Mary pass in American football is a forward pass made in desperation, with a very small chance of success

Methods for supporting manycore could reset microprocessor hardware and software roadmaps for the next 30 years


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36

Akzeleratoren unvermeidbar

Wir müssen zunehmend programmierbare Akzeleratoren als Ko-Prozessoren hinzunehmen

Wir brauchen eine Zwillings-Paradigmen-Strategie, die das von-Neumann-Paradigma mit dem Grundmodell der Akzeleratorenverflechtet

Solche Akzeleratoren können bewährte Technologien nutzen, um auch kleinere Märkte anzugehen, sogar Nischen-Märkte

Prozessoren zusammen mit Akzeleratoren können immer noch Standard-Software und deren Werkzeuge nutzen

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6 July 2008


7



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37

>> Gliederung <<

4. Mehrfache Ursachen der nun eskalierenden Probleme









TU Kaiserslautern

Konsequenzen mehrfacher

Overhead-Phänomene:

38

2. Software-Kodegrößen mit

astronomischen Dimensionen

1. weniger Rechenleistung

durch mehr Transistoren

3. unbezahlbarer Energie-Verbrauch

Das von Neumann Syndrom


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Verfall der „Computational Density“

39

[BWRC, UC Berkeley, 2004]

1990 1995 2000 2005

200

100

0

50

150

75

25

125

175

SP

EC

fp2000/M

Hz/B

illio

n T

ransis

tors

HP

alph

a: d

own

by

10

0x

in

6

yrs

IBM

: dow

n by

20

x in

6

yrs

[Wawrzynek; Sep 8, 2005, GSRC Symposium (GSRC’05) ]

Architektur-Overhead


TU Kaiserslautern



40








TU Kaiserslautern

Massive Overhead-Phänomene

overheadvon Neumann-

Maschine

instruction fetch Befehlsstrom

state address computation Befehlsstrom

data address computation Befehlsstrom

data meet PU + other overh. Befehlsstrom

i/o to/from off-chip RAM Befehlsstrom

41

CPUCPU einzelne CPU

Dijkstra 1968: The Goto considered harmful

G. Koch et al. 1975: The universal Bus considered harmful

Backus, 1978: Can programming be liberated from the von Neumann style?Arvind et al., 1983: A critique of Multiprocessing the von Neumann Style

wird akkumuliert zu Kode-Paket-Größen astronomischer Dimensionen

von Neumann-Syndrom[C.V. “RAM” Ramamoorthy]von Neumann-Syndrom[C.V. “RAM” Ramamoorthy]

von Neumann


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The “Memory Wall”

42

schneller On-chip-Speicher ist viel zu klein für derartige Kode-Pakete mit astronomischen Dimensionen

langsame off-Chip-Speichererlauben keinerlei Umgehungder Memory Wall

[Win. Wulf, Sally McKee,1994]

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6 July 2008


8



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von Neumann-Overhead: ein Beispiel

Overheadvon Neumann-

Maschine

instruction fetch Befehlsstrom

state address computation Befehlsstrom

data address computation Befehlsstrom

data meet PU + other overh. Befehlsstrom

i / o to / from off-chip RAM Befehlsstrom

43

CPUCPU single CPU

rekonfigurierbarer Address- Generator (GAG): ~20x speed-uprDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

PISA DRC Akzelerator [ICCAD 1984]

(Gesamtprojekt: 15.000x speed-up)

(BMFT-gefördert im E.I.S-Projekt)


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44








TU Kaiserslautern

Energie als Strategie-Thema

• Google„s jährliche Stromrechnung: > 50,000,000 $

• Amsterdam„s Stromverbrauch: 25% geht in Server-Farmen

• NY city Server-Farmen: 1/4 km2 Gebäude-Nutzfläche

• Google„s jährliche Stromrechnung: > 50,000,000 $

• Amsterdam„s Stromverbrauch: 25% geht in Server-Farmen

• NY city Server-Farmen: 1/4 km2 Gebäude-Nutzfläche

45

(2005 !)(2005 !)

45© 2008, [email protected] http://hartenstein.de

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Grüne

Computer?

46

Brauchen wir

Kohle für das

Internet?

aktueller Wert26. 6. 2008

nur ~ Faktor 3

Akzeleratoren !


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47

Software-zu-Configware-Migration (2)


(speed-up- und) teils Energiespar-Faktoren

100

103

106





FFTFFT100



1000

MACMAC

DSP und drahtlos


Multimedia

BLASTBLAST52



288

Bioinformatik


Spe

ed

up-F

akto

r

cryptocrypto1000

3000

28500

DES breaking

xputer

@10

*) verbesserungsfähig


TU Kaiserslautern

Exorbitante Energie-Ersparnis

48

Bei überwiegend leerlaufenden PCs können Akzeleratoren kaum oder nur wenig zur Energieersparnis beitragen.

Bei großen Hochleistungs-Installationen mit Dauerbetrieb(z. B. Server-Farmen oder Supercomputer) kann durchAkzeleratoren der Hardware-Aufwand (etwa die Zahl der Gestelle) drastisch reduziert werden, und damit auch der Energieverbrauch – oft um eine Größenordnung und mehr.

U. u. kann hier durch Verzicht auf eine Klimaanlageder Verbrauch noch weiter reduziert werden

Ersparnisfaktoren bis zu 3 Größenordnungen ?

[email protected]

6 July 2008


9



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Klimaschutz-Politik

49

Faktor 10 ?

50% -> 5% ?

Reconfigurable Computing: sehr

viel wirkungsvoller als andere

Klimaschutz-Anstrengungen ?

Wo bleiben die

Fördermittel ?

viel weniger Kraftwerke


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50

>> Gliederung <<

5. Peinliche Offenbarungen des Ausbildungs-Dilemma









TU Kaiserslautern

Die Kollision der Paradigmen

51

“you can always teach programming to a hardware guy”

“you can always teach programming to a hardware guy”

”you can never teach hardware to a programmer”

”you can never teach hardware to a programmer”

Dies ist die Schuld unserer KurrikulaDies ist die Schuld unserer Kurrikula

[Luigi Dadda]


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Zwillingsparadigmen-Compiler

SoftwareCompiler

Software-Kode

Software / Configware Co-

Compiler

Software / Configware Co-

Compiler

Configware-Kode

mapper

ConfigwareCompiler

scheduler

Flowware-Kode

data

C Quelle

automatischer SW / CW-Partitionierer

52

(Befehls-prozedural) (Daten-prozedural)(strukturell: Raum-Domäne)

Software-Configware-Co-Compiler: [Akademische Implementierung 1996]

Placement & Routing


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grobkörnig rekonfigurierbarer Array

53

Array-Größe: 10 x 16 rDPUs

SNN Filter auf supersystolischem Array (i. W. Pipeline-Netzwerk)

rDPU not used used for routing only operator and routing port location markerLegend: backbus connect

rout thru only

not usedbackbus connect

rekonfigurierbare Data Path Unit, 32 Bits breit

rekonfigurierbare Data Path Unit, 32 Bits breit

keine CPU

rDPUrDPU

Generiert mit Nageldinger„s KressArray Xplorer (Jürgen Becker„s CoDe-X inside)


TU Kaiserslautern

Beton-Wand im Gehirn

54

Sofort* springt ein VIP hoch: „But you can„t implement decisions!“

Peinlich: top level F&E-Manager eines IT-Weltkonzern

*) RAW workshop, late 90ies at Orlando, Florida

Man sieht sofort die Beton-Wand im Gehirn:

nicht vertraut mit ganz einfachen Uralt-Weisheiten:

völlig fehlendes Gespür für Dichotomien


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6 July 2008


10



TU Kaiserslautern

„But you can„t implement decisions!“

55

S = R + (if C then A else B endif);

=1

+

ABR C

section of a very large pipe network:

C. G. Bell et al: IEEE Trans-C21/5, May 1972

W. A. Clark: 1967 SJCC, AFIPS Conf. Proc.

decision box turns

into a multiplexer**

Software zu

Configware*Migration:

“That’s so simple! why did it take 30

years to find out?”

im Jahr 1971***:

***) die HDL-Szene*) oder Hardware


TU Kaiserslautern

Lehre ohne “connected thinking”

zu vermeiden

56


Befehlsstrom-basiert

dirigiert durch den

Programmzähler

CPUCPU

Programm-

Zähler

DPU

Tear down this wall !von Neumann MaschineAnti-Maschine


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57

Lehre mit “connected thinking”

strukturell prozedural (nur)

Befehlsstrom-basiert

dirigiert durch den

Programmzähler

CPUCPU

Programm-

Zähler

DPU

Datenstrom-basiert

dirigiert durch by

Datenzähler

rDPUrDPU

DPUDPU(hardwired)(hardwired)

ASMASMdata

counter

prozedural und

von Neumann MaschineAnti-Maschine© 2008, [email protected] http://hartenstein.de

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58

>> Gliederung <<

6. Didaktische Ansätze angesichts des Ausbildungs-Dilemma









TU Kaiserslautern

Überwindung von Denk-Barrieren

Das Manycore-Programmierproblem meist nur lösbar durch inhomogene Architekturen – also nicht durch „CPUs-only“

Gleichzeitig müssen wir die Barriere überwinden zwischen Prozedur und Struktur - also zwischen Zeit und Raum:

Hierzu brauchen wir eine Lehre per Zwillings-Paradigma

Kohärente Lehre erfordert hier eine intuitive Dichotomie

59

Siehe Vorbild der VLSI-Entwurfs-Revolution: Überwindung der Barrieren zwischen mehreren Abstraktionsebenen

Fundamentale Denk-Barrieren sind das Ausbildungs-Dilemma:

Wir müssen die Programmier-Barriere überwinden zwischen Befehlsstrom und Datenströmen:


TU Kaiserslautern

Revolution der Lehre:

Mikroelektronik-Entwurfs-Revolution

Carver Mead Lynn Conway

60

(in Deutschland: das E.I.S.-Projekt)

tall t

hin m

an

Anwendung

Spezialisierungsbreitestark reduziert

Die neue M-&-C Arbeitsteilung:

Entrümpelung &intuitive Modelle

zur Behebung des Ausbildungs-

Dilemmas

Betonung auf “Systems”

Silicon Foundry (externeTechnologie)

Koh

ärenz

Logik-Ebene

Switching-Ebene

Schaltkreis-Ebene

RT-Ebene

Anwendung

Layout-Ebene

Technologieim Hause

Einreichung Rückweisung





traditionelle Arbeitsteilung:

Spezialisierungsbreite

Zer

splitt

erun

g

[1980]

[email protected]

6 July 2008


11



TU KaiserslauternWas ist Dichotomie ?

61

Dichotomie = wechselseitige Zuordnung zweier gegensätzlicher Domänen, wobei eine Dritte daneben ausgeschlossen ist.

Das Dichotomie-Modell wird vorgeschlagen als didaktische Orientierungshilfe zur Überwindung der Software-Configware-Kluft

Dichotomie der Paradigmen (von Neumann / Antimaschine): das „Zwillings-Paradigma“


TU Kaiserslautern

62

(Materie und) Anti-Materie

Paul Dirac (1928, Nobelpreis 1933): “There are regions in the universe, which consist of antimatter .....

Aber in der Informatik gibt es die Antimaterieschon: die Antimaterie der Informatik

Paul Dirac: “Aber es gibt Asymmetrien”

Reconfigurable Computing beruht auf dieser Antimaterie

Nach “echter” Antimaterie wird noch heute gesucht*

Artefakte, in Beschleunigern synhetisiert (1955 – 1995)

(CERN 1995)

*) außer Positronen (Höhenstrahlung)

(Dichotomie-Beispiel)

Informatik: nur eine!


TU Kaiserslautern

Die Dichotomie: Materie und Antimaterie

von

Neum

ann

Para

digma

Programm-Ebene

Anwendung

Ant

imasc

hinen

Para

digma

Dichotomie

Programm-

Zähler

CPUCPU ASMASMDaten-

Zähler

+-

Materie

- +

Antimaterie

63

Befehlsstrom-basiert und Datenstrom-basiert

von Neumann und Antimaschine


TU Kaiserslautern

Aber es gibt eine Asymmetrie:

64

+

CPU

- 1936 1st instruction stream computer (Konrad Zuse)

1946 von Neumann machine paradigm defined

1971 1st microprocessor (Ted Hoff)

1979 „data streams“ def. (systolic array: Kung / Leiserson)1990 anti machine paradigm published1995 rDPA / DPSS (supersystolic array: Rainer Kress)

1884 1st data-stream-based computer (Hollerith)

-ASM

+

+

rDPArDPArDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU

rDPUrDPU


TU KaiserslauternDoppelte Dichotomie

Paradigmen-Dichotomie*

Relativitäts-Dichotomie

ProzedurZeit

(Software-Domäne)

StrukturRaum

(Configware-Domäne**)

Befehlsstromvon-Neumann

(Software-Domäne)

DatenströmeAnti-Maschine

(Flowware-Domäne)

65

*) prozedurale Dichotomie: Befehls-prozedural gegen Daten-prozedural

**) und Hardware-Domäne © 2008, [email protected] http://hartenstein.de


66

Befehlsstrom-Domäne

1.) Prozedurale Dichotomie

imperative Software-Sprache

(Befehls-prozedural)

Programm-

Zähler

CPUCPU

systolische Flowware-Sprache

(Daten-prozedural)

Datenstrom-Domäne

ASMASMDaten-

Zähler

(= Paradigmen-Dichotomie)

[email protected]

6 July 2008


12



TU Kaiserslautern

Reconfigurable Computing Revolution

Programm-Ebene

Anwendung

Ant

imasc

hinen

Para

digma

Reconfigurable Computing

Christophe Bobda

von

Neum

ann

M

odell

von

Neum

ann

Pa

radigma

67Zwillings-

Paradigma

The new Mead &

Conway ?


TU Kaiserslautern

Revolution der Lehre:

Reconfigurable Computing Revolution

Programm-Ebene

Anwendung

68

the tall t

hin m

an*

> D

ichotom

ie <

Christophe Bobda

The new Mead &

Conway ?

Entrümpelung

von-Neumann-Paradigma

(Befehlsstrom-basiert)

Entrümpelung

Antimaschinen-Paradigma (Datenstrom-basiert)

Zwillings-

Paradigma

*) oder” tall thin woman”


TU Kaiserslautern

Wer erzeugt die Datenströme?

69

xxx

xxx

xxx

|

||

x x

x

x

x

x

x x

x

- -

-

xx

x

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Ohne

Sequenzierer

ist es keine

Maschine !


TU Kaiserslautern

Die Anti-Maschine

70

Daten-zähler

GAG RAM

mehrere Datenzähler statt

eines Programmzählers

Der Datenzähler: plaziert im Speicher**

(nicht beim Datenpfad***)

ASM

ASM

ASM

ASM

ASM

ASM

ASM

ASM

ASM

ASM

ASM

ASM

xxx

xxx

xxx

|

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**) normalerweise on-chip

(r)DPA*(r)DPA*

***) nicht wie bei der CPU

*) vorzugsweise grobkörnig: wie z. B. mittels Plattform-FPGA

*) vorzugsweise grobkörnig: wie z. B. mittels Plattform-FPGA

Auto-Sequencing Memory

ASM: Datenströme[Kung et al. 1979]

programmiert durch Flowware

Super-

systolischer

Array


TU Kaiserslautern

Dualität prozeduraler Sprachen

systolische Flowware- Sprachen

read next data item

goto (data address)

jump to (data address)

data loop

data loop nesting

data loop escape

data stream branching

yes: internally parallel loops

71

imperative Software-Sprachen

read next instruction

goto (instruction address)

jump to (instruction address)

instruction loop

instruction loop nesting

instruction loop escape

instruction stream branching

no: internally parallel loops

Aber es gibt eine Asymmetrie



Paradigmen-Dichotomie


ProzedurZeit

(Software-Domäne)

StrukturRaum

(Configware-Domäne)

Befehlsstromvon-Neumann

(Software-Domäne)

DatenstromAnti-Maschine

(Flowware-Domäne)

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[email protected]

6 July 2008


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TU Kaiserslautern

Configware resources: variable

Nick Tredennick‟s Perspektive

2 Programm Quellen nötigFlowware algorithm: variable

Configware EngineeringConfigware Engineering

Software EngineeringSoftware Engineering

1 Programm Quelle nötig

algorithm: variable

resources: fixed

SoftwareCPU

(Befehlsströme)

(Struktur)

(Datenströme)

73

von Neumann Maschine:

Anti-Maschine:

Anti-Maschine: gibt es auch fest verdrahtet


TU Kaiserslautern

Configware resources: variable

Nick Tredennick‟s Perspektive

und die Relativitäts-Dichotomie

Raum-Domäne

Flowware algorithm: variable

74

Anti-Maschine:

Anti-Maschine: gibt es auch fest verdrahtet

Zeit-Domäne

(Struktur)

(Datenströme)


TU Kaiserslautern


Zeit-Domäne: Raum-Domäne:

Prozedur-Domäne Struktur-Domäne

2 Phasen: 1) Programmierung

v. Befehlsströmen2) Laufzeit

3 Phasen: 1) Rekonfiguration

von Strukturen

Zeit Raum

2) Programmierung von Datenströmen

3) Laufzeit

75

(Maschinen-Dichotomie)

von Neumann Maschine Anti-Maschine© 2008, [email protected] http://hartenstein.de

TU Kaiserslautern

Zeit zu Raum Abbildung



76

Programmschleifen Zeitschritte, 1 CPU

Pipeline1 Taktschritt, n DPUs

Bubble Sortn x k Zeitschritte,

1 „conditional swap“ unit

Shuffle Sortk Taktschritte, n „conditional swap“ units

Zeit-Algorithmus Raum-Algorithmus

conditionalswap

x

y

conditionalswap

conditionalswap

conditionalswap

conditionalswap

Zeit-Algorithmus Raum- /Zeit-Algorithmus


TU Kaiserslautern

Architektur statt Synchro

77

„Shuffle Sort“

conditionalswap

conditionalswap

conditionalswap

conditionalswap

Modifikation:

mit Shuffle-

Funktion

conditionalswap

conditionalswap

conditionalswap

conditionalswap

conditionalswap

conditionalswap

swap

conditionalswap

conditional

Direkte Zeit-

Raum-Abbildung

Zugriffs-Konflikte

Bessere Architekturstatt aufwendigerSynchronisation: Halbierung der Anzahl Blöcke + Auf und Ab der Daten (Shuffle Funktion) – keinvon-Neumann-Syndrom !

Beispiel


TU Kaiserslautern

Transformationen seit den 70ern



78

Programmschleifen x k Zeitschritte,

1 CPU

Pipelinek Taktschritte, n DPUs

Zeit-Algorithmus Raum- /Zeit-Algorithmus

Strip Mining

Transformation

Schleifentransformationen: reichhaltige Methodik publiziert Hier ein Beispiel: [Übersicht: Diss.

Karin Schmidt, 1994, Shaker Verlag]

[email protected]

6 July 2008


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TU Kaiserslautern

79

>> Gliederung <<









TU Kaiserslautern

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Schlußfolgerungen

Kurrikulum-Task Forces haben die Wichtigkeit Eingebetteter Systemevernachlässigt und die Bedeutung der FPGAs völlig ignoriert.

Ein kohärentes didaktisches Konzept wurde vorgeschlagen

Zuhörer und Leser werden hierzu dringend aufgefordert, bei allen Gelegenheiten als Lobbyist aktiv zu werden

Für dieses Ausbildungs-Dilemma brauchen wir durchschlagende duale Lösungen …

Wir befürchten, daß auch die in Folge der Manycore-Krise gegebeneUnabdingbarkeit programmierbarer Akzeleratoren ignoriert wird.

Die Ausarbeitung und Durchführung solche Probleme lösender neuartiger Kurse und Studienpläne ist dringend erforderlich

… die solche Betonwände durchschlagen


TU Kaiserslautern

END

81 © 2008, [email protected] http://hartenstein.de

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vielen Dank für Ihre Geduld

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Documents

Was ist Configware - TU Kaiserslautern · 3. Das aktuelle Problem: der bisher dramatischste Umbruch 4. Mehrfache Ursachen der nun eskalierenden Probleme 5 1. Was Reconfigurable Computing