1IDA, TU Braunschweig

SuReal – Sicherheitsgarantien unter RealzeitanforderungenSuReal – Sicherheitsgarantien unter Realzeitanforderungen

Jonas Rox

Braunschweig, 22.04.2008

Jonas Rox

Braunschweig, 22.04.2008

2IDA, TU Braunschweig

GliederungGliederung

• Überblick: Das SuReal Projekt

• SuReal am IDA

• Überblick: Das SuReal Projekt

• SuReal am IDA

3IDA, TU Braunschweig

ProjektvisionProjektvision

• Einsatz spezialiserter Tools in den einzelnen Phasen

• Integration in einheitlichen Entwicklungsprozess

• Integrierte Toolchain

• Einsatz spezialiserter Tools in den einzelnen Phasen

• Integration in einheitlichen Entwicklungsprozess

• Integrierte Toolchain

4IDA, TU Braunschweig

Der SuReal Entwicklungsprozess (Okt.2007)Der SuReal Entwicklungsprozess (Okt.2007)

ScopeSET

aicas

AbsIntTU München

DFKI

SymtavisionTU Braunschweig

TU Dresden

5IDA, TU Braunschweig

Integration der spezialisierten ToolsIntegration der spezialisierten Tools

• Eclipse als zentrale Toolplattform für SuReal

• AMEOS und UPPAAL über Plugin mit Eclipse verbunden

• Analyse Tools selbst gar nicht sichtbar, liefern Ergebnisse auf Knopfdruck

6IDA, TU Braunschweig

Verbindungen IDA - ProjektpartnerVerbindungen IDA - Projektpartner

aicasScopeset

DFKITUD

AbsIntTUM

Realzeitanforderungen

Kernlaufzeiten

Analyseergebnisse

Rückannotation von Analyseergebnissen

Symtavision

IDA

AP6AP2 - 5

AP7,8

7IDA, TU Braunschweig

SuReal am IDASuReal am IDA

• Verfeinerung eingesetzter Modelle und Analyseverfahren zur Berücksichtigung von RTE und com-Layer

Hierarchische Ereignismodelle zur Modellierunghierarchischer Ereignisströme

• Optimierte Verteilung von Softwarefunktionen auf Komponenten einer verteilten HW-Architektur

Mapping Exploration

• Verfeinerung eingesetzter Modelle und Analyseverfahren zur Berücksichtigung von RTE und com-Layer

Hierarchische Ereignismodelle zur Modellierunghierarchischer Ereignisströme

• Optimierte Verteilung von Softwarefunktionen auf Komponenten einer verteilten HW-Architektur

Mapping Exploration

8IDA, TU Braunschweig

Modeling Event Stream Hierarchies with Hierarchical Event Models

Modeling Event Stream Hierarchies with Hierarchical Event Models

9IDA, TU Braunschweig

Compositional approachCompositional approach

• Tasks are coupled by event sequences

• Composition by means of event stream propagation

• Apply local scheduling techniques at resource level

• Determine the behavior of the output stream

• Propagate to the next component

• Tasks are coupled by event sequences

• Composition by means of event stream propagation

• Apply local scheduling techniques at resource level

• Determine the behavior of the output stream

• Propagate to the next component

T1

CPU

T2

C1

Bus

C2

T3

CPU

T4

system inputsystem input system outputsystem output

10IDA, TU Braunschweig

The SymTA/S modelThe SymTA/S model

T1

CPU

T2

C1

Bus

C2

T3

CPU

T4

system inputsystem input system outputsystem output

54321

t

)( t

)( t

time interval

number of events

T4:[3,5]

C1:[4,7]

2 3 4 5 n

)(n

)(nTime

number of events

11IDA, TU Braunschweig

T1

ECU

T2Buf

COM

The challengeThe challenge

• Consider the presence of communication layers

C

Bus

T3

ECU

T4Buf

COM

system inputsystem input system outputsystem output

signal values

signal values

frame activations frame arrivalssignal values

signal values

12IDA, TU Braunschweig

T1

ECU

T2Buf

COM

C

Bus

T3

ECU

T4Buf

COM

Using the existing modelUsing the existing model

No timing information about the individual event streams available!

Or

1TES

2TES

?

?

Or

13IDA, TU Braunschweig

Using the hierarchical modelUsing the hierarchical model

T1

ECU

T2Buf

COM

C

Bus

T3

ECU

T4Buf

COM

HOr

1ES

2ES

OrB

Or

14IDA, TU Braunschweig

T1

ECU

T2Buf

COM

C

Bus

T3

ECU

T4Buf

COM

Packing the signalsPacking the signals

• What we have at this point:

• One outer event stream modeling the frame activations

• One inner event stream for each sending task:

• Events represent frames that contain a new signal from the corresponding task

• What we have at this point:

• One outer event stream modeling the frame activations

• One inner event stream for each sending task:

• Events represent frames that contain a new signal from the corresponding task

Total frame activations

T1 T2

15IDA, TU Braunschweig

T1

ECU

T2Buf

COM

C

Bus

T3

ECU

T4Buf

COM

Unpacking the signalsUnpacking the signals

• What we have at this point:

• One outer event stream modeling the frame arrivals

• One inner event stream for each sending task:

• Events represent frames that contain a new signal from the corresponding task

• What we have at this point:

• One outer event stream modeling the frame arrivals

• One inner event stream for each sending task:

• Events represent frames that contain a new signal from the corresponding task

Total frame arrivals

T1 T2

The inner event streams directly give us the timing of the specific signal arrivals

16IDA, TU Braunschweig

Next stepsNext steps

• Make use of better propagation mechanism

• Improved output jitter calculation [Rafik07]

• Schliecker’schen busy times

• Make use of better propagation mechanism

• Improved output jitter calculation [Rafik07]

• Schliecker’schen busy times

17IDA, TU Braunschweig

Prototypische Implementierung der Mapping Exploration

Prototypische Implementierung der Mapping Exploration

18IDA, TU Braunschweig

Mapping Exploration - EingabedatenMapping Exploration - Eingabedaten

• Beschreibung der Applikation in Form eines Applikationsgraphen

• Beschreibung der Hardware-Architektur

• Beschreibung der benötigten Ausführungszeiten einzelner Tasks

• Timing Constraints (Optional)• Z.B. :[Sensor1 -> Actor1] 350ms

• Beschreibung der Applikation in Form eines Applikationsgraphen

• Beschreibung der Hardware-Architektur

• Beschreibung der benötigten Ausführungszeiten einzelner Tasks

• Timing Constraints (Optional)• Z.B. :[Sensor1 -> Actor1] 350ms

Sensor 1 T0

T1

T3

T2

T4

T6 T7 Actor 1

T5

ECU2 ECU3

BUS 1

ECU1

Sensor 1 Actor 1

19IDA, TU Braunschweig

Mapping Exploration - AblaufMapping Exploration - Ablauf

MappingMapping

MappingMappingAlternatives

EvolutionaryOptimizer

1.1 1.2

1.4. Annotate Fitness Values

MappingMapping

MappingOffspringMappings

Repair Function Validity Check ApplicationDescription

ArchitectureDescription

2.1

3.13.2

Synthesis

ExecutionDemands

MappingMappingSymTA

Systems

2.2

1.3

TimingConstraints

Mapping Exploration

Evaluation

20IDA, TU Braunschweig

Mapping Exploration - ImplementierungMapping Exploration - Implementierung

21IDA, TU Braunschweig

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