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5 Bewertung und Validierung
Die Bewertung einer bestimmten Lösung des Entwurfsproblems basiert auf der
Messung von Strömen während der Ausführung der Anwendung auf dem XU3.
Damit ist es möglich, Energiemodelle mit unbekannter Genauigkeit zu vermeiden. Der resultierende optimierte Algorithmus wurde von Neugebauer innerhalb
des cyber-physikalischen PAMONO-Systems eingesetzt [418]. PAMONO ist in der
Lage, mittels des sogenannten Plasmon-Effekts Bio-Viren zu erkennen. Gerade in
Pandemie-Zeiten könnte es ein großer Vorteil sein, wenn es möglich wäre, Viren
innerhalb von kurzen Zeitspannen zu detektieren.
Die Odroid-XU3-Plattform ist leider nicht mehr erhältlich. Sie wurde durch eine
Plattform ohne Stromsensoren ersetzt.
5.4.7 Energiemodell für mehrere Anwendungen und
Hardware-Multithreading
Eine Analyse der Ausführung von mehreren Anwendungen wurde von Kerrison
und Eder durchgeführt [291]. Sie benutzten dafür den XMOS XS1-L Prozessor,
der zur Unterstützung von Echtzeitanwendungen ein Multithreading in Hardware
realisiert. Er ist in der Lage, einen schnellen Kontextwechsel zwischen vier Anwendungen durchzuführen. Eine der wissenschaftlichen Fragestellungen war: wie
viel kostet der hardwaremäßige Kontextwechsel, z.B. für das Bewertungskriterium
Energieverbrauch?
Aufgrund der Verfügbarkeit von realer Hardware konnte diese Frage durch Messungen beantwortet werden. Die Leistungsaufnahme des XMOS XS1-L wurde
mit einem Shunt-Widerstand gemessen, der in die Stromzuführung einfügt wurde und dessen Spannungsabfall mit einem INA219-Leistungsmessungs-Chip (siehe http://www.ti.com/product/ina219) bestimmt wurde. Die auf dem XMOS XS1-L
ausgeführte Software wurde durch einen zweiten Prozessor gesteuert. Die beste Energieeffizienz wurde erreicht, wenn alle vier Hardware-Threads genutzt wurden. Allerdings führt das Hardware-Multithreading zu vielen Lade- bzw. Entlade-Operationen
und einer entsprechenden Leistungsaufnahme. Diese hängt von den jeweils ausgeführten Befehlen ab.
Das Ergebnis einer Analyse der Abhängigkeit der Leistungsaufnahme bei Befehlsausführung ist für den Fall von 8-Bit-Daten in Abb. 5.19 zu sehen. Die zwei
Dimensionen des Diagramms stellen die Maschinenbefehle dar, die in den geraden
bzw. ungeraden Threads ausgeführt werden. Gestrichelte Linien grenzen Bereiche
mit einer unterschiedlichen Anzahl von Operanden voneinander ab. Befehle mit drei
oder mehr Operanden sind in jedem Diagramm rechts bzw. oben aufgeführt. Es ist
deutlich zu sehen, dass die Leistungsaufnahme mit der Anzahl der Operanden steigt.
Abb. 5.20 zeigt die entsprechenden Ergebnisse für 16-Bit-Daten. Abb. 5.20 verdeutlicht, dass die Verarbeitung von 16-Bit-Daten mehr Leistung benötigt, als die von
8-Bit-Daten. Kerrison et al. benutzen diese Ergebnisse, um Software eingebetteter
Systeme zu optimieren. So kann man mit diesen Ergebnissen beispielsweise ent-
5 Bewertung und Validierung
Die Bewertung einer bestimmten Lösung des Entwurfsproblems basiert auf der
Messung von Strömen während der Ausführung der Anwendung auf dem XU3.
Damit ist es möglich, Energiemodelle mit unbekannter Genauigkeit zu vermeiden. Der resultierende optimierte Algorithmus wurde von Neugebauer innerhalb
des cyber-physikalischen PAMONO-Systems eingesetzt [418]. PAMONO ist in der
Lage, mittels des sogenannten Plasmon-Effekts Bio-Viren zu erkennen. Gerade in
Pandemie-Zeiten könnte es ein großer Vorteil sein, wenn es möglich wäre, Viren
innerhalb von kurzen Zeitspannen zu detektieren.
Die Odroid-XU3-Plattform ist leider nicht mehr erhältlich. Sie wurde durch eine
Plattform ohne Stromsensoren ersetzt.
5.4.7 Energiemodell für mehrere Anwendungen und
Hardware-Multithreading
Eine Analyse der Ausführung von mehreren Anwendungen wurde von Kerrison
und Eder durchgeführt [291]. Sie benutzten dafür den XMOS XS1-L Prozessor,
der zur Unterstützung von Echtzeitanwendungen ein Multithreading in Hardware
realisiert. Er ist in der Lage, einen schnellen Kontextwechsel zwischen vier Anwendungen durchzuführen. Eine der wissenschaftlichen Fragestellungen war: wie
viel kostet der hardwaremäßige Kontextwechsel, z.B. für das Bewertungskriterium
Energieverbrauch?
Aufgrund der Verfügbarkeit von realer Hardware konnte diese Frage durch Messungen beantwortet werden. Die Leistungsaufnahme des XMOS XS1-L wurde
mit einem Shunt-Widerstand gemessen, der in die Stromzuführung einfügt wurde und dessen Spannungsabfall mit einem INA219-Leistungsmessungs-Chip (siehe http://www.ti.com/product/ina219) bestimmt wurde. Die auf dem XMOS XS1-L
ausgeführte Software wurde durch einen zweiten Prozessor gesteuert. Die beste Energieeffizienz wurde erreicht, wenn alle vier Hardware-Threads genutzt wurden. Allerdings führt das Hardware-Multithreading zu vielen Lade- bzw. Entlade-Operationen
und einer entsprechenden Leistungsaufnahme. Diese hängt von den jeweils ausgeführten Befehlen ab.
Das Ergebnis einer Analyse der Abhängigkeit der Leistungsaufnahme bei Befehlsausführung ist für den Fall von 8-Bit-Daten in Abb. 5.19 zu sehen. Die zwei
Dimensionen des Diagramms stellen die Maschinenbefehle dar, die in den geraden
bzw. ungeraden Threads ausgeführt werden. Gestrichelte Linien grenzen Bereiche
mit einer unterschiedlichen Anzahl von Operanden voneinander ab. Befehle mit drei
oder mehr Operanden sind in jedem Diagramm rechts bzw. oben aufgeführt. Es ist
deutlich zu sehen, dass die Leistungsaufnahme mit der Anzahl der Operanden steigt.
Abb. 5.20 zeigt die entsprechenden Ergebnisse für 16-Bit-Daten. Abb. 5.20 verdeutlicht, dass die Verarbeitung von 16-Bit-Daten mehr Leistung benötigt, als die von
8-Bit-Daten. Kerrison et al. benutzen diese Ergebnisse, um Software eingebetteter
Systeme zu optimieren. So kann man mit diesen Ergebnissen beispielsweise ent-