Multi-Core Architectures and Programming. Android Programming Models. C. Kugler und E. Sert

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1 Multi-Core Architectures and Programming Android Programming Models C. Kugler und E. Sert

2 Gliederung

3 Gliederung Motivation Android SDK Allgemeines Homogene Parallelisierung Android NDK Allgemeines Homogene Parallelisierung SDK & NDK heterogene Parallelisierung Android Renderscript OpenCL (Außer Konkurrenz) Quellen C. Kugler, E. Sert

4 Motivation

5 Motivation Anwendungsdomäne von Smartphones expandiert stetig Bildbearbeitung, Augmented Reality, rechenintensive Spiele auf dem Smartphone Erfordert Berechnungen auf großen Datenmengen Parallelität in hohem Maße erwünscht Verschiedene Programmiermodelle (PM) sind möglich Android SDK (Java), Android NDK (C/C++), Renderscript (C99) Unterschiede im Programmierkomfort, Performance, Portabilität und Sicherheit Mobile Systeme sind MPSoC's mit beschränkten Ressourcen optimale PM soll alle verfügbaren Ressourcen bestmöglich ausnutzen C. Kugler, E. Sert

6 Android SDK

7 Android SDK Allgemeines Komplettes Java-Framework für Applications (nicht mit J2SE kompatibel) Grundlegende Aspekte: Große Developer-Community (Support, ausführliche API) Portabilität erfordert nur Verfügbarkeit der Dalvik-VM auf der Hardware Plattform ( Write once, run anywhere ) Type Safety Sicherheit auf Sprachebene gegeben (jedoch Reverse Engineering einfach mit Decompiler wegen Metainformationen) Gründe für Performance-Schwächen Hoher Abstraktionsgrad Optimierung durch Entwickler kaum möglich (kein SIMD) Just-In-Time Kompilierung Laufzeit der Garbage-Collection C. Kugler, E. Sert

8 Android SDK homogene Parallelität Homogene Parallelität: Ausnutzen von verfügbaren Cores der CPU Mechanismen zur homogenen Parallelisierung: Java Threads/Thread-Pool Werkzeug zur Parallelisierung für Entwickler Java ME vs. Android SDK: SDK besitzt spezielle Widgets und Bausteine (siehe Activities und Intents) Entwicklung wird erleichtert C. Kugler, E. Sert

9 Android SDK Beispiel Thread-Erzeugung: Synchronisation: C. Kugler, E. Sert

10 Android NDK

11 Android NDK Allgemeines Ermöglicht hardwarenahe Programmierung mit C/C++ C++ Binaries werden in SDK-Anwendung mit Hilfe von JNI- Schnittstelle eingebunden Bionic-Lib als Untermenge des Funktionsumfangs von LibC Grundlegende Aspekte: Verwertung von Legacy-Software ohne Portierung auf neue Quell-Sprache Portierung von Anwendungen auf breites Hardwarespektrum erschwert Einhaltung der ABI des Compilers nötig Keine Sicherheit auf Sprachebene gegeben anfällig für Buffer-Overflows Gründe für Performance-Stärken: HW-nahe Programmierung Viele Optimierungsoptionen für Entwickler Einbindung von Inline-Assembler Quellcode wird in Maschinencode übersetzt kein Interpreter nötig C. Kugler, E. Sert

12 Android NDK homogene Parallelität Mechanismen zur homogenen Parallelisierung: Bionic-Lib bringt Implementierung von Pthreads mit (keine C++11-Threads) Werkzeug zur Parallelisierung für Entwickler Benutzung fast identisch zur LibC-Implementierung,da einige POSIX Besonderheiten wie C++ exceptions und wide chars fehlen Zusätzlich: Erzeugen neuer Prozesse mittels fork() möglich Android setzt auf Linux auf fork() und exec() sind implementiert Von der Benutzung wird abgeraten erzeugte Prozesse könnten theoretisch jederzeit abgeräumt werden Weiterhin Zugriff auf alle Parallelisierungs-Mechanismen des SDK C. Kugler, E. Sert

13 Android NDK Beispiel Thread-Erzeugung: Synchronisation: C. Kugler, E. Sert

14 SDK & NDK heterogene Parallelität Heterogene Parallelität: Ausnutzen von verfügbaren, heterogenen Recheneinheiten (z.b. GPU, DSP,...) Mechanismen zur heterogenen Parallelisierung: Kein GPGPU möglich OpenGL ES 2.0 Unterstützung Benutzung der Grafikkarte zur ausschließlichen Berechnung des Grafik- Anteils der Anwendung Programmierung der Grafikkarte über Shader möglich Limitierungen: z.b. nur single-precision floats Keine weitere Unterstützung von heterogener Parallelität C. Kugler, E. Sert

15 Renderscript

16 Renderscript Allgemeines Programmierung basiert auf C99-Standard Bringt diverse Funktionalität in eigenen API's mit Graphics-API, inzwischen als veraltet eingestuft Ermöglicht einfache Nutzung von Meshes, Texturen, Surfaces... Compute-API, ermöglicht GPC auf heterogenen Kernen Ausführung von Kernel-Funktionen durch Worker-Threads (vgl. OpenCL) RS-Scripte werden in SDK-Anwendungen eingebettet (vgl. NDK) Script wird von LLVM (Frontend-Compiler) zunächst in Zwischencode übersetzt gewährleistet Portbierbarkeit wegen Hardwareunabhängigkeit Generierung von Reflection-Classes als Schicht zwischen RS und SDK RS-Script muss explizit aus SDK-Teil der Anwendung aufgerufen werden Zugriff auf Variablen des Skripts über auto-generierte GET'er / SET'er C. Kugler, E. Sert

17 Renderscript Parallelisierung Homogene und heterogene Parallelisierung gleichermaßen automatisch, transparent abgedeckt Implizite Nutzung aller phys. Recheneinheiten (bisher CPU, GPU) Zuteilung von auszuführendem Code zu Recheneinheiten wird zur Übersetzungszeit bestimmt (Entscheidung des Backend-Compilers) Der Entwickler hat keinen Einfluss auf die Zuteilung Fig.1 - [Bench] C. Kugler, E. Sert

18 Renderscript Details(1) root-funktion als Einstiegspunkt Default: void root( const uchar4* v_in, uchar4* v_out){ } v_in, v_out: Allocations Custom: attribute ((kernel)) root(iunt32_t x, uint32 y){ } wird mehrmals aufgerufen Sprung in root-funktion über foreach_root() / rsforeach() Aufrufe der root-funktion werden auf vorhandene Recheneinheiten verteilt Performance skaliert mit Anzahl der Prozessoren Nicht alle Recheneinheiten sind gleichermaßen mächtig Ist eine Recheneinheit nicht fähig den Code auszuführen wird er automatisch auf der CPU ausgeführt (Bsp. Keine Doubles auf GPU) C. Kugler, E. Sert

19 Renderscript Beispiel(1) C. Kugler, E. Sert

20 Renderscript Beispiel(1) C. Kugler, E. Sert

21 Renderscript Beispiel(1) root- Funktion C. Kugler, E. Sert

22 Renderscript Beispiel(1) Allocations root- Funktion C. Kugler, E. Sert

23 Renderscript Beispiel(1) Allocations root- Funktion Ergebnis schreiben C. Kugler, E. Sert

24 Renderscript Beispiel(2) SDK-init C. Kugler, E. Sert

25 Renderscript Beispiel(2) SDK-init C. Kugler, E. Sert

26 Renderscript Beispiel(2) SDK-init C. Kugler, E. Sert

27 Renderscript Beispiel(2) SDK-init Buffer allokieren C. Kugler, E. Sert

28 Renderscript Beispiel(2) SDK-init Zugriff auf reflected Class C. Kugler, E. Sert

29 Renderscript Beispiel(2) SDK-init Zugriff auf Datenstrukturen im Skript C. Kugler, E. Sert

30 Renderscript Beispiel(2) SDK-init Skript ausführen! C. Kugler, E. Sert

31 Renderscript Ergebnis Blur-Filter Vorher: Nachher: C. Kugler, E. Sert

32 Renderscript Details(2) Allocations Buffer auf dem ein Kernel arbeiten kann: vergleichbar mit Arrays (Speicher ist getypt) Speicherbereiche die im SDK allokiert werden Werden über Pointer an Funktionen (Kernel) des RS-Scripts übergeben # Aufrufe (root) # Elemente(Allocation IN ) # Elemente( Allocation IN ) # Elemente( Allocation OUT ) Workaround: Dummy-Allocations um Aufrufanzahl von Daten unabhängig zu machen Input-Daten müssen dann über RS-globale Variablen übergeben werden (gleiches für Output-Daten, falls Größe nicht passt) C. Kugler, E. Sert

33 Filterscript & Script Intrinsics Seit Android 4.2 (API Level 17) verfügbar Filterscript: RS-Subset mit Fokus auf Image-Processing Verwendet Untermenge der RS-API um eine größere Kompatibilität und Optimierung zu erreichen hinsichtlich auf CPUs, GPUs und DSPs Keine Pointer nur Gather-Read möglich, kein Scatter-Write Erzwingt cache-freundlichere Programmierung auf Kosten von Flexibilität Script Intrinsics: Erweiterung der RS API um diverse, hoch-optimierte Filterungs-Funktionen Entwickler muss Funktionen nicht mehr selbst schreiben C. Kugler, E. Sert

34 Vergleich

35 Vergleich SDK hoher Programmierkomfort sehr gute Portabilität NDK Abzüge in der Performance weniger gute Portabilität aber viel bessere Performance möglich (liegt in Verantworung des Entwicklers) Renderscript: etwas komplizierte Programmierung (memory allocation) Portabilität ähnlich gut wie bei SDK sehr gute Performance (gleichmäßige Ressourcenausnutzung) C. Kugler, E. Sert

36 OpenCL

37 OpenCL (Außer Konkurrenz) Motivation wie bei Renderscript: OpenGL ES ist nur für 3D Rendering auf mobilen Plattformen verwendbar General-Purpose-Computing nicht möglich, da kein/e: Scatter-Write, Threads mit dynamischer Speicherzuteilung (Blöcke) Kein offizieller Support von OpenCL auf Android-Devices Renderscript an Stelle von OpenCL Inoffizielle Treiber existieren für wenige Hardware-Architekturen: Exynos 5 / ARM Mali - in Google Nexus 10 Snapdragon S4 Pro / Adreno - in Sony Xperia ZR? C. Kugler, E. Sert

38 Quellen

39 Quellen Xi Quian, Guangyu Zhu, and Xiao-Feng Li "Comparison and Analysis of the Three Programming Models in Google Android" Guohui Wang, et al. "ACCELERATING COMPUTER VISION ALGORITHMS USING OPENCL ON MOBILE GPU - A CASE STUDY" Code Generation for Embedded Heterogeneous Architectures on Android [Bench] https://computing.llnl.gov/tutorials/pthreads/ https://www2.cs.fau.de/teaching/ws2012/ue1/uebungen/ueb06.pdf C. Kugler, E. Sert

40 Anhang

41 Anhang RS-Portabilität LLVM backend compiler BC MI Zwischengespeicherte Version der Maschinen Instruktionen vorhanden wird nur bei Änderungen erneuert C. Kugler, E. Sert

42 Anhang Vergleich RE C. Kugler, E. Sert

43 Adroid Emulator - Linux Android SDK benötigt (download unter: Starte $SDK/tools/android ($SDK = Pfad zum SDK) Aktiviere im Hauptfenster Tools > Android SDK Plattform und ARM EABI v 7 a System Image klicke Install 3 packages Tools > Manage AVD Butten new klicken Target Android X.X.X (API XX) create AVD legt Emulator an Mit $SDK/platform-tools/adb push {file} /data/local/tmp können Daten auf Emulator kopiert werden Mit $SDK/platform-tools/adb shell, erhält man ein shell für das emulierte Gerät C. Kugler, E. Sert

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