Performance Analysis of Multiprocessor Real-Time Systems with Shared Resources

zeitlichenEigenschaften abstrahiert und diese für die System-Analyse zur Verfügungstellt. Zusammen mit einer verallgemeinerten Betrachtung von Event-Modellen, dieauch spezielle Charakteristika wie periodische Bursts erfasst, führen diese Methodenzu sehr präzisen Ergebnissen ohne Effizienz einzubüßen.Die wachsenden Berechnungs- und Sicherheitsanforderungen führen auch in SteuerdominiertenSystemen vermehrt zum Einsatz von Multicore-Controllern. Die Integrationund Verifikation von Tasks auf einer solchen Plattform stellt wiederum einProblem dar, das den System-Integrationsprozess um eine Komplexitätsstufe anreichert:Das Zeitverhalten der Task ist voneinander abhängig, auch wenn sie unterschiedlichenProzessorkernen zugewiesen werden. Ressourcen wie Speicher, Coprozesvisoren, oderBus-Schnittstellen stehen pro Chip zur Verfügung und werden von allen Tasks gemeinsamgenutzt. Dies führt zu Laufzeit-Konflikten, die fair und möglichst effizient aufgelöstwerden müssen. Um eine hinreichende Auslastung zu erzielen, werden Zuweisungsentscheidungendynamisch zu Laufzeit getroffen. Dies jedoch macht eine Vorhersage des möglichen Zeitverhaltensäußerst schwierig.Um solche Systeme trotzdem in sicherheitskritischen Umgebungen einsetzen zu können, sind neueMethoden nötig. Der Lösungsvorschlag dieser Arbeit ist, die Problemkomplexität durch Aufbrechenin mehrere dedizierte Analyseschritte beherrschbar zu machen: Zunächst wird die Last bestimmt,die ein Task oder ein Prozessor zur Laufzeit auf eine gemeinsam genutzte Ressource verursachenkann. Basierend darauf kann dann die Latenz der Operationen unter Berücksichtigung desArbitrierungsverfahrens bestimmt werden. Schließlich fließen diese Latenzen in eineerweiterte Antwortzeitanalyse ein. Diese Aufteilung ermöglicht die Analyse solcherMultiprozessorsysteme und hat noch einen weiteren Vorteil: Unterschiedliche Scheduling- undArbiterierungsverfahren können kombiniert werden, so dass diese und die zugehörigenAnalysemodule einzeln optimiert und verfeinert werden können.Um die Analyse der verschiedenen Komponenten auch bei Vorhandensein zyklischerAbhängigkeiten zu ermöglichen, wird in dieser Dissertation ein kompositionalerAnsatz gewählt. Vorhergehende Arbeiten, die sich weitestgehend auf die zeitlichenEigenschaften Task-aktivierender Ereignisse konzentrierten, werden aufgegriffen undes wird dargelegt, wie eine Menge heterogener Modelparameter und zugehöriger Analysefunktionenmiteinander kombiniert werden kann. Zusammengenommen ergibt sichdurch die verbesserte Analyse bestehender Metriken und die Bereitstellung neuerModule für Multicore ein flexibles Analyseframework für heutige und zukünftige Multiprozessorsysteme.