Verhaltensbeschreibung und Spezifikationssprachen

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1 TECHNISCHE UNIVERSITÄT ILMENAU Integrierte Kommunikationssysteme Verhaltensbeschreibung und Spezifikationssprachen Verhaltensmodelle Zustandsautomaten (FSM) Nicht-deterministische Zustandsautomaten (NDFSM) Parallele Zustandsautomaten Petri-Netz (PN) Datenflussgraph (DFG) Kontrollflussgraph (CFG) Kontroll-Datenflussgraph (CDFG) Grundkonzepte Nebenläufigkeit Hierarchie Kommunikation Synchronisation Ausnahmebehandlung Nicht-Determinismus Timing Spezifikationssprachen StateCharts SDL VHDL SystemC...

2 Petri-Netze (PNs) Modell eingeführt von C.A. Petri in 1962 Ph.D. Thesis: Communication with Automata Anwendungsfelder: Dezentralisierte Datenverarbeitung, Fertigung, Steuerung, Kommunikationsnetzwerke, Transport, PNs beschreiben explizit und grafisch: Sequenz/Kausalität Konflikt/nicht-deterministische Entscheidung Nebenläufigkeit Asynchrones Modell (Teilordnungsrelation) hauptsächlicher Nachteil: keine Hierarchie

3 Petri-Netz Ein PN (N,M0) ist ein Petri-Netz Graph N und eine Anfangsmarkierung M0 Plätze: repräsentieren verteilten Zustand durch Markenverteilung (Token) Markierung (Zustand) M ist ein n-vektor (m1,m2,m3 ), mit mi als nicht-negative Anzahl von Marken auf Platz pi. Anfangsmarkierung (M 0 ) bezeichnet den Initialzustand Übergänge: repräsentieren Aktionen/Ereignisse enabled transition: schaltfähige Transition t : genug Marken in den Vorplätzen firing transition: feuernde Transition : verändert Markierung ( Markenfluss ) t2 p1 t1 p2 p4 p3 t3

4 Nebenläufigkeit, Kausalität, Entscheidung t1 Nebenläufigkeit t2 Kausalität, Sequenz t5 t3 t4 Entscheidung, Konflikt t6

5 Producer-Consumer Problem Produce Buffer Consume

6 Communication Protocol Send msg Process 1 Process 2 Send Ack Receive Ack

7 Petri Nets - Eigenschaften Verhalten: abhängig von initialer Markierung (most interesting) Reachability (of marking M from marking M o ) => Erreichbarkeitsgraph, ausgehend von einer Markierung werden alle erreichbaren Situationen notiert / FSM Boundedness (number of tokens is limited) => Begrenzung der Tokenzahl pro Platz und / oder Transition (Kapazität) Conservation (number of tokens remains constant) Tokenzahl konstant Liveness (any transition can be fired from any marking M) alle Transitionen können bei beliebiger Anfangsmarkierung feuern Schedulability (Festlegung der Reihenfolge) Structur: Strukturelle Eigenschaften in der Praxis zu restriktiv Konsistenz Strukturell begrenzt

8 Datenflussgraph (DFG) Mächtiger Formalismus für Daten-dominierte Anwendungen DFG unterstützt die Spezifikation von transformatorischen Systemen: Ausgabe ist eine Funktion der Eingabedaten Menge von Verarbeitungseinheiten (Knoten) verbunden mit einer Menge von gerichteten Kanten, die den Datenfluss repräsentieren Keine Zustände, keine externen Ereignisse zum Auslösen von Zustandsänderungen Typ. unbegrenzte FIFO Warteschlangen (Hauptspeicher) Keine Steuerknoten, z.b. keine Sprünge, Schleifen DFG repräsentiert ein partiell geordnetes Berechnungsmodell => ausschließliche Spezifikation von problemspezifischen Abhängigkeiten => Anwendung für Zeitplanung (Scheduling) und Code-Generierung => Beziehung zwischen Puffer-Dimensionierung und Scheduling (statisches Scheduling minimiert die Anzahl notwendiger Puffer) Sprachen: graphisch: Ptolemy (UCB), GRAPE (U. Leuven), SPW (Cadence), COSSAP (Synopsys) textuell: Silage (UCB, Mentor), Haskell, Lucid Integrated HW/SW-Systems Andreas Mitschele-Thiel, Dieter Wuttke Dez 15,

9 DFG Semantik (informal) Aktoren stehen für Berechnung (typischerweise zustandslos) Aktoren feuern wenn alle benötigten Eingaben vorhanden sind unbegrenzte FIFO Warteschlangen für unidirectionalen Datenaustausch zwischen Aktoren (integer, floats, arrays, etc.) Erweiterungen zur Modellierung von Entscheidungen Beispiel: FIR (finite impuls response) Filter eine Eingabesequenz i(n) eine Ausgabesequenz o(n) o(n) = c1 * i(n) + c2 * i(n-1) i i(n) * c2 Konstanten c1, c2 * c1 i(n) i(n-1) + o Integrated HW/SW-Systems Andreas Mitschele-Thiel, Dieter Wuttke Dez 15,

10 DFG Beispiel Integrated HW/SW-Systems Andreas Mitschele-Thiel, Dieter Wuttke Dez 15,

11 Kontroll- (oder Steuer-)flussgraph (CFG) auch Flow Chart genannt (abstrakte Beschreibung des Programmentwurfs) Fokus auf Steueraspekten eines Systems Knoten und gerichtete Kanten Auslösen einer Aktivität (Knoten) wenn eine bestimmte vorausgehende Aktivität abgeschlossen ist verschiedene Auslöser für Übergänge geeignet für gut beschriebene Aufgaben die nicht von externe Ereignisse abhängen Vollständige Festlegung der Bearbeitungsreihenfolge der Aufgaben => implementierungsnah (auf herkömmlichen Rechnerarchitekturen) verschiedene Varianten mit unterschiedlicher Detailtreue einfacher Operator (Addition, Multiplikation, etc.) abstrakte Funktionen/Prozeduren Integrated HW/SW-Systems Andreas Mitschele-Thiel, Dieter Wuttke Dez 15,

12 CFG Beispiel (detailliert) Knoten: Aufgaben/Operationen Anotation der Kanten: Bedingungen für Verzweigungen Integrated HW/SW-Systems Andreas Mitschele-Thiel, Dieter Wuttke Dez 15,

13 Kontroll-Datenflussgraph (CDFG) auch Sequence Graph genannt Mischung aus Kontroll- und Datenflussgraph Hierarchie sequenzieller Elemente Einheiten modellieren Datenfluss Hierarchie modelliert Kontrollfluss spezielle Knoten (für Kontrolloperationen) Start/End-Knoten: NOP (no operation) Synchronisation, d.h. alle Eingaben benötigt (AND) & alle Ausgaben benötigt (AND) Verzweigungsknoten (branch node (BR)) eine aus mehreren Ausgaben gewählt (OR) Iteration (LOOP) eine von zwei Ausgaben gewählt (OR) Prozeduraufruf (CALL) niedrigere Hierarchie wird genau einmal ausgeführt Attribute Knoten: Ausführungszeit, Kosten,... gerichtete Kanten: Bedingungen für Verzweigungen und Schleifen Integrated HW/SW-Systems Andreas Mitschele-Thiel, Dieter Wuttke Dez 15,

14 CDFG Beispiel Legende: Datenabhängigkeiten Kontrollabhängigkeiten Anm.: AND-Abhängigkeiten (Parallelität und Synchronisation) bei NOPs (NO Operation), OR-Abhängigkeiten bei Verzweigungen (Branches) und Schleifen (LOOPs)

15 CDFG Verzweigung (Branch) Anm.: Datenabhängigkeiten nicht vollständig spezifiziert x = a b kann parallel zur IF-Anweisung ausgeführt werden Berechnung von p und q innerhalb der IF-Anweisung kann parallel erfolgen Integrated HW/SW-Systems Andreas Mitschele-Thiel, Dieter Wuttke Dez 15,

16 CDFG Loop

17 CDFG Call

18 Zusammenfassung: Beschreibung des Kontrollflusses Eigenschaften Spezifikationssprache Nichtdeterminismus NDFSM Parallele Automaten State Charts, Petri Netze (synchron) Asynch. Prozesse SDL Kommunikation MSC Hierarchie State Charts, SDL Graphische Unterstützung Alle entsprechenden Werkzeuge Semantic Unterschiedlich ;-(

19 Kontroll- vs. Datenfluss-orientierte Anwendungen Grobe Klassifikation: Kontrollfluss: Datenankunft unbekannt(schnelle Reaktion) Ankunftszeit oft wichtiger als der Wert Datenfluss: Kontinuierliche Datenstöme (Samples) Werte sind am wichtigsten Unterscheidung ist wichtig für: Spezifikation (language, model,...) Synthese (scheduling, optimization,...) Validation (Simulation, formale Verifikation,...) Spezifikation, Synthese und Validationsmethoden betonen: für Kontrollfluss: Ereignis/Reaktionsrelation Anwortzeit (Echtzeitscheduling, Einhaltung der Deadlines) Prioritäten zwischen Ereignissen und Prozessen für Datenfluss: funktionelle Abhängigkeit zwischen Input und Output Speicher/Zeiteffizienz (Datenfluss scheduling für effizientes Pipelining) alle Ereignisse und Prozesse sind gleich wichtig