PATESIA - Parallelisierungstechniken für eingebettete Systeme in der Automatisierungstechnik

Projektleitung:Philippsen, M.
Zeitraum:1. Juni 2009 - 31. Dezember 2014
Mitarbeiter:Kempf, S.; Veldema, R.; Blaß, T.
Beschreibung:

Dieses im Jahr 2009 gestartete Projekt befasst sich mit der Refaktorisierung und Parallelisierung von Anwendungen aus der Automatisierungstechnik. Die Programme laufen dabei auf speziellen eingebetteten Systemen. Diese Hardware bildet einen Industriestandard und kommt weltweit zum Einsatz. Da auch in eingebetteten Systemen zunehmend Multicore-Architekturen eingesetzt werden, muss bestehende, sequentielle Software für diese neuen Architekturen parallelisiert werden, um einen Zuwachs an Leistung zu gewinnen. Da die Programme typischerweise in der Industrie zur Regelung von Prozessen und zur Fertigungsautomatisierung eingesetzt werden, haben sie einen langen Lebenszyklus, um die Investitionskosten für die Unternehmen gering zu halten. Aufgrund der langen Einsatzzeit der Programme werden diese oftmals nicht mehr durch die ursprünglichen Entwickler gepflegt. Weiterhin wurde für die Programme oftmals ein hoher Aufwand betrieben, um eine zuverlässige Funktionsweise zu gewährleisten. Erweiterungen an der Software werden daher nur zögerlich vorgenommen.
Eine Migration dieser Altanwendungen auf neue Systeme und ihre anschließende Parallelisierung kann daher nicht von Hand vorgenommen werden, da sich dies als zu fehlerträchtig erweist. Es sind also Werkzeuge nötig, die diese Aufgaben automatisch vornehmen bzw. den Entwickler bei der Migration und Parallelisierung unterstützen.

Erforschung von Parallelisierungstechniken
Zur Parallelisierung von bestehenden Anwendungen aus der Automatisierungstechnik wurde ein spezieller Übersetzer entwickelt, der zunächst Programme aus der Automatisierungstechnik auf ihre automatische Parallelisierbarkeit untersuchte. Hierbei zeigte sich, dass eine automatische Parallelisierung mit existierenden Techniken nicht effizient durchführbar ist. Deshalb konzentriert sich dieses Teilprojekt auf zwei Schritte. Im ersten Schritt wurde eine Datenabhängigkeitsanalyse entwickelt, die potentielle kritische Abschnitte in einem parallelen Programm erkennt und diese dem Entwickler vorschlägt und deren Schutz in den Code einbaut. Die Analyse erlaubt es, atomare Blöcke zu identifiziert, die sehr gut mit den atomaren Blöcken übereinstimmen, die ein Experte im Code platzieren würde. Es wurde außerdem nachgewiesen, dass die Laufzeit nur unmaßgeblich beeinträchtigt wird, falls das Verfahren in seltenen Fällen kritische Abschnitte annimmt, die tatsächlich gar nicht existieren oder kritische Abschnitte ermittelt, die größer als tatsächlich notwendig sind.
Im zweiten Schritt wurden die bestehenden Verfahren Software-Transaktionaler- Speicher (STM) und Lock-Inferenz zur Implementierung atomarer Blöcke verfeinert und verbessert. In dem neuen Ansatz verwendet ein atomarer Block STM, solange Lock-Inferenz keine feingranulare Synchronisation garantieren kann, und wechselt zur Laufzeit von STM zu Lock-Inferenz, sobald feingranulare Synchronisation mit Locks möglich ist. Damit wird jeder atomare Block feingranular synchronisiert, wobei der Laufzeitaufwand von STM minimiert wird. Um die Effektivität des kombinierten Verfahrens zu steigern, wurden bestehende Lock-Inferenz-Algorithmen verbessern, um in mehr Fällen als bisher feingranular synchronisierte atomare Blöcke mit Lock-Inferenz zu implementieren. Es konnte gezeigt werden, dass das kombinierte Verfahren zur Implementierung atomarer Blöcke die Ausführungszeiten gegenüber einer reinen Umsetzung mit STM oder Lock-Inferenz um einen Faktor zwischen 1.1 und 6.3 beschleunigt. Obwohl feingranulare Synchronisation im Allgemeinen zu besserer Leistung als eine grobgranulare Lösung führt, gibt es Fälle, in denen eine grobgranulare Implementierung die gleiche Leistung zeigt. Daher wurde ein Laufzeitmechanismus für STM entwickelt, der ebenfalls mit der kombinierten Technik funktioniert. Dieser Mechanismus startet mit einer kleinen Anzahl an Locks, d.h. mit einer grobgranularen Synchronisierung, bei der Zugriffe auf unterschiedliche gemeinsame Variablen durch die selbe Schlossvariable synchronisiert werden. Falls dieses grobgranulare Locking dazu führt, dass zu viele Zugriffe auf unterschiedliche Variablen auf das selbe Lock warten müssen, dann erhöht die entwickelte Technik graduell die Anzahl an Locks. Dies erhöht die Granularität des Lockings, sodass unabhängige Zugriffe häufiger nebenläufig ausgeführt werden können. Dieser Laufzeitmechanismus zur dynamischen Anpassung der Locking-Granularität führt zu einer bis zu 3.0 mal besseren Laufzeiten als eine statische grobgranulare Lösung.
Das Teilprojekt wurde im Jahr 2014 abgeschlossen.

Erforschung von Migrationstechniken
Unsere Forschung zur Migration von Altanwendungen bestand ursprünglich aus dem Ansatz, veraltete Code-Konstrukte durch ein spezielles Werkzeug automatisch durch besseren Code ersetzen zu lassen. Die zu ersetzenden Code-Konstrukte und der verbesserte Code wurden dabei von Programmierern in einer speziell entwickelten Beschreibungssprache spezifiziert. Hierbei stellte sich jedoch die Handhabbarkeit dieses Werkzeugs für unerfahrene Entwickler als zu schwierig heraus.
Daher wurde mit der Entwicklung eines neues Werkzeugs begonnen, das zu ersetzende Code-Sequenzen automatisch aus Software-Versionsarchiven erlernt, diese dann generalisiert und Verbesserungen vorschlägt. Der Ansatz basiert darauf, dass zwei Versionen eines Programms miteinander verglichen werden. Unser Werkzeug extrahiert dabei, welche Änderungen sich zwischen den beiden Versionen ergeben haben und leitet daraus generalisierte Muster aus zu ersetzenden Code-Sequenzen und die dazugehörigen Code-Verbesserungen automatisch ab. Diese Muster werden in einer Datenbank gespeichert und können anschließend von unserem Werkzeug dazu verwendet werden, analoge Änderungen für den Quellcode anderer Programme vorzuschlagen.
Im Jahr 2014 wurde ein neues Verfahren zur symbolischen Code-Ausführung entwickelt, das die Anzahl falscher Vorschläge reduziert. Abhängig von der Anzahl und Generalität der Muster in der Datenbank kann es ohne das neue Verfahren zu unpassenden Vorschlägen kommen. Um die unpassenden Vorschläge zu verwerfen, wird das semantische Verhalten des Vorschlags mit dem semantischen Verhalten des Musters aus der Datenbank verglichen. Weichen beide zu sehr voneinander ab, wird der Vorschlag aus der Ergebnismenge entfernt. Die Besonderheit des Verfahrens besteht darin, dass es auf herausgelöste Code- Teilstücke anwendbar ist und keine menschliche Vorkonfiguration benötigt.
Im Jahr 2015 wurde die Erkennung von ähnlichen Änderungen verbessert. Der erste Schritt bestand darin, die Eignung von Clustering-Algorithmen zu untersuchen, um das bisherige naive Verfahren zur Identifizierung ähnlicher Änderungen zu ersetzen. Dazu wurden spezielle Heuristiken und Metriken entwickelt, um ähnliche Änderungen automatisiert gruppieren zu können. Darauf aufbauend wurden die Ergebnisse verschiedener Clustering-Verfahren miteinander verglichen. So konnte gegenüber dem bisherigen Ansatz eine deutliche Verbesserung erreicht werden. Die zweite Verbesserung zielt darauf ab, die erhaltenen Gruppen ähnlicher Änderungen zusätzlich automatisiert zu verfeinern. Zu diesem Zweck wurden verschiedene Verfahren aus dem Umfeld des maschinellen Lernens zur Ausreißererkennung untersucht, um Änderungen, die fälschlicherweise einer Gruppe zugeordnet wurden, wieder zu entfernen.
Die aktuellen Ergebnisse von unserem Werkzeug SIFE sind hier zu finden (letztes Update: 2014-05-09).

Teile des Projekts werden im Rahmen des "ESI-Anwendungszentrum" gefördert.

ESI Anwendungszentrum
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