In der Regel benötigt rekonfigurierbare Hardware einen zusätzlichen, nicht flüchtigen Speicher für Konfigurationsdaten. Aktuelle FPGAs besitzen große Mengen konfigurierbarer Blöcke, was einen sehr großen externen Konfigurationsspeicher vorraussetzt.
Hier sollen Methoden vorgestellt werden, die geeignet sind die Menge der zur Konfiguration benötigten Daten zu verringern. Die Ansätze beinhalten die Verwendung so genannter Wildcard Register, generelle Kompressionsverfahren, die Wiederverwendung von Konfigurationsdaten, Selbstrekonfiguration sowie Hyperrekonfigurierbarkeit und die Verwendung eingebetteter Mikroprozessoren. Dabei soll genauer auf die Möglichkeiten der Selbstrekonfiguration eingegangen werden.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Methoden zur Reduktion von Konfigurationsdaten
2.1 Wildcard Registers
2.2 Allgemeine Kompressionsverfahren
2.3 SRAM-FPGAs mit eingebetteten Mikroprozessoren
2.4 Wiederverwendung von Konfigurationsdaten
2.5 Hyperkonfigurierbarkeit
3 Selbstrekonfiguration
3.1 (Selbst-)rekonfigurierbarer endlicher Automat
3.2 Implementation
3.3 Existenz eines Rekonfigurationsprogramms
4 Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung und Vorstellung von Methoden zur signifikanten Reduktion der benötigten Konfigurationsdaten in rekonfigurierbaren Hardware-Systemen (FPGAs), um Speicherbedarf und Rekonfigurationszeiten zu minimieren.
- Techniken zur hardwarebasierten Kompression und Wildcard-Register-Nutzung
- Kompression durch eingebettete Mikroprozessoren
- Wiederverwendung von Konfigurationsdaten in dynamisch rekonfigurierbaren Systemen
- Hyperkonfigurierbarkeit als Modell zur Ressourceneinschränkung
- Theorie und Implementation selbst-rekonfigurierbarer endlicher Automaten
Auszug aus dem Buch
(Selbst-)rekonfigurierbarer endlicher Automat
Das Modell des endlichen Automaten wird um das Konzept der (Selbst-)rekonfiguration erweitert. Ein Mealy-Automat kann durch 6-Tupel dargestellt werden : M = {I, O, S, S0, F, G}
S ist eine endliche Menge interner Zustände
I ist eine endliche Menge von Eingabezuständen
O ist eine endliche Menge von Ausgabezuständen
F(i,s) ist eine Abbildung vom aktuellen Gesamtzustand (Paar aus Eingabezustand und internem Zustand) auf den internen Folgezustand (F ⊆ I × S × S)
G(i,s) ist eine Abbildung vom aktuellen Gesamtzustand auf den Ausgabezustand (G ⊆ I × S × O)
Die Erweiterung um das Konzept der Selbstrekonfigurierbarkeit führt zu einem Automaten, der als 10-Tupel dargestellt werden kann : M = {I, O, S, S0, F, G, Hf, Hg, Hi, R}
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Beschreibt die Herausforderungen bei der Nutzung rekonfigurierbarer Hardware, insbesondere den hohen Speicherbedarf für Konfigurationsdaten bei modernen FPGAs.
2 Methoden zur Reduktion von Konfigurationsdaten: Gibt einen Überblick über verschiedene Ansätze wie Wildcard-Register, allgemeine Kompressionsverfahren, eingebettete Mikroprozessoren und die Wiederverwendung von Daten.
3 Selbstrekonfiguration: Führt das Konzept der Selbstmodifikation ein und erläutert die Theorie sowie die praktische Implementierung selbst-rekonfigurierbarer endlicher Automaten.
4 Zusammenfassung: Fasst die Ergebnisse zusammen und hebt hervor, dass die Selbstrekonfiguration ein technologieneutrales und effektives Werkzeug für den Entwurf digitaler Systeme darstellt.
Schlüsselwörter
Rekonfigurierbare Architekturen, FPGAs, Konfigurationsdaten, Datenkompression, Wildcard Register, Selbstrekonfiguration, Hyperkonfigurierbarkeit, Endlicher Automat, Mealy-Automat, ICAP, System-on-a-Chip, Hardware-Beschleunigung, Speicherbedarf, Bitstream-Kompression, Rekonfigurationszeit.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt Methoden zur effizienten Reduktion des Speicherbedarfs von Konfigurationsdaten in rekonfigurierbaren Hardware-Systemen wie FPGAs.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind Kompressionsalgorithmen, Hardware-Spezifika (Wildcard Register), die Nutzung von eingebetteten Prozessoren und die theoretische Modellierung selbst-rekonfigurierbarer Automaten.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, Wege aufzuzeigen, wie die bei modernen FPGAs benötigten Datenmengen für die Konfiguration minimiert und die damit verbundenen Wartezeiten bei der Rekonfiguration verringert werden können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine Literaturanalyse bestehender Ansätze sowie auf die mathematische Modellierung und Implementierungsbeschreibung von (selbst-)rekonfigurierbaren endlichen Automaten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine Übersicht technischer Kompressionsverfahren und eine detaillierte wissenschaftliche Herleitung der Automaten-Selbstrekonfiguration inklusive eines konkreten Implementierungsbeispiels.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die wichtigsten Begriffe sind FPGA, Konfigurationsdaten-Reduktion, Selbstrekonfiguration, Wildcard Register und Hyperkonfigurierbarkeit.
Was genau ist ein Wildcard Register in diesem Kontext?
Ein Wildcard Register ist eine spezielle Hardware-Komponente in bestimmten Xilinx-FPGAs, die als einfacher Dekompressor fungiert und eine gleichzeitige Konfiguration mehrerer Zellen ermöglicht.
Wie unterscheidet sich die "Wiederverwendung von Konfigurationsdaten" von klassischer Kompression?
Klassische Verfahren versuchen meist, Redundanz innerhalb eines einzelnen Datenstroms zu eliminieren, während die Wiederverwendung auf die Differenzbildung zwischen verschiedenen Konfigurationszuständen abzielt, um Redundanzen zwischen Strömen zu vermeiden.
Welchen Vorteil bietet der selbst-rekonfigurierende Automat?
Der Hauptvorteil liegt in der Technologieunabhängigkeit und der Möglichkeit, komplexe zyklische Funktionen direkt durch Zustandsänderungen in Hardware abzubilden, ohne auf einen externen, technologieabhängigen Datenstrom angewiesen zu sein.
- Quote paper
- Martin Meinhold (Author), 2007, Reduktion von Konfigurationsdaten in rekonfigurierbaren Architekturen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/138855
