Universität Stuttgart
Permanent URI for this communityhttps://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/1
Browse
15 results
Search Results
Item Open Access Energieeffizienz von Prozessoren in High Performance Computinganwendungen der Ingenieurwissenschaften(Stuttgart : Höchstleistungsrechenzentrum, Universität Stuttgart, 2018) Khabi, Dmitry; Resch, Michael M. (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht die Frage nach Energieeffizienz im Hochleistungsrechnen (HPC) mit Schwerpunkt auf Zusammenhänge zwischen der elektrischen Leistung der Prozessoren und deren Rechenleistung. In Kapitel 1, Einleitung der folgenden Abhandlungen, werden die Motivation und der Stand der Technik auf dem Gebiet der Strommessung und der Energieeffizienz im HPC und dessen Komponenten erläutert. In den Folgenden Kapiteln 2 und 3 wird eine am Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) entwickelte Messtechnik detailliert diskutiert, die für die Strommessungen im Testcluster angewendet wird. Das Messverfahren der unterschiedlichen Hardwarekomponenten und die Abhängigkeit zwischen deren Stromversorgung, Messgenauigkeit und Messfrequenz werden dargelegt. Im Kapitel 4 der Arbeit beschreibe ich, welchen Zusammenhang es zwischen dem Stromverbrauch eines Prozessors, dessen Konfiguration und darauf ausgeführten Algorithmen gibt. Der Fokus liegt dabei auf den Zusammenhängen zwischen CPU-Frequenz, Grad der Parallelisierung, Rechenleistung und elektrischer Leistung. Für den Effizienzvergleich zwischen den Prozessoren und Algorithmen benutze ich ein Verfahren, das auf eine Approximation in der analytischen Form der Rechen- und der elektrischen Leistung der Prozessoren basiert. In diesem Kapitel wird außerdem gezeigt, dass die Koeffizienten der Approximation, die mehrere Hinweise auf Software und Hardware-Eigenschaften geben, als Basis für die Ausarbeitung eines erweiterten Modells dienen können. Wie im weiteren Verlauf gezeigt wird, berücksichtigen die existierenden Modelle der Rechen- und der elektrischen Leistung nur zum Teil die unterschiedlichen Frequenz-Domains der Hardwarekomponenten. Im Kapitel 5 wird eine Erweiterung des existierenden Modells der Rechenleistung erläutert, mit dessen Hilfe die entsprechenden neuen Eigenschaften der CPU-Architektur teilweise erklärt werden könnten. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse sollen helfen, ein Modell zu entwickeln, das sowohl die Rechen- als auch die elektrische Leistung beschreibt. In Kapitel 6 beschreibe ich die Problemstellung der Energieeffizienz eines Hochleistungsrechners. Unter anderem werden die in dieser Arbeit entwickelten Methoden auf eine HPC-Platform evaluiert.Item Open Access Efficient modeling and computation methods for robust AMS system design(2018) Gil, Leandro; Radetzki, Martin (Prof. Dr.-Ing.)This dissertation copes with the challenge regarding the development of model based design tools that better support the mixed analog and digital parts design of embedded systems. It focuses on the conception of efficient modeling and simulation methods that adequately support emerging system level design methodologies. Starting with a deep analysis of the design activities, many weak points of today’s system level design tools were captured. After considering the modeling and simulation of power electronic circuits for designing low energy embedded systems, a novel signal model that efficiently captures the dynamic behavior of analog and digital circuits is proposed and utilized for the development of computation methods that enable the fast and accurate system level simulation of AMS systems. In order to support a stepwise system design refinement which is based on the essential system properties, behavior computation methods for linear and nonlinear analog circuits based on the novel signal model are presented and compared regarding the performance, accuracy and stability with existing numerical and analytical methods for circuit simulation. The novel signal model in combination with the method proposed to efficiently cope with the interaction of analog and digital circuits as well as the new method for digital circuit simulation are the key contributions of this dissertation because they allow the concurrent state and event based simulation of analog and digital circuits. Using a synchronous data flow model of computation for scheduling the execution of the analog and digital model parts, very fast AMS system simulations are carried out. As the best behavior abstraction for analog and digital circuits may be selected without the need of changing component interfaces, the implementation, validation and verification of AMS systems take advantage of the novel mixed signal representation. Changes on the modeling abstraction level do not affect the experiment setup. The second part of this work deals with the robust design of AMS systems and its verification. After defining a mixed sensitivity based robustness evaluation index for AMS control systems, a general robust design method leading to optimal controller tuning is presented. To avoid over-conservative AMS system designs, the proposed robust design optimization method considers parametric uncertainty and nonlinear model characteristics. The system properties in the frequency domain needed to evaluate the system robustness during parameter optimization are obtained from the proposed signal model. Further advantages of the presented signal model for the computation of control system performance evaluation indexes in the time domain are also investigated in combination with range arithmetic. A novel approach for capturing parameter correlations in range arithmetic based circuit behavior computation is proposed as a step towards a holistic modeling method for the robust design of AMS systems. The several modeling and computation methods proposed to improve the support of design methodologies and tools for AMS system are validated and evaluated in the course of this dissertation considering many aspects of the modeling, simulation, design and verification of a low power embedded system implementing Adaptive Voltage and Frequency Scaling (AVFS) for energy saving.Item Open Access Development and application of PICLas for combined optic-/plume-simulation of ion-propulsion systems(2019) Binder, Tilman; Fasoulas, Stefanos (Prof. Dr.-Ing.)Electric propulsion systems are an efficient option for altitude/attitude control and orbit transfers of spacecraft. One example is the gridded ion thruster which ionizes the propellant and accelerates the ions of the generated plasma by a high-voltage grid system. This work deals with the numerical simulation of the plasma flow starting near the grid system in the ionization chamber and leaving the thruster with high velocity. These simulations give direct insight into the modeled, physical interrelationships and can be used to investigate questions arising in the industrial development process of ion propulsion systems. The required simulation method is challenging due to the high degree of flow rarefaction and the plasma state itself, including freely moving ions and electrons. Applicable simulation methods belong to a particle-based, gas-kinetic approach, such as Particle-In-Cell (PIC) for the simulation of electromagnetic interaction and the Direct Simulation Monte Carlo (DSMC) for inter-particle collisions. The effects resulting from the finite size of a real system can only be investigated by simulating the complete, three-dimensional thruster geometry which requires a large and complex simulation domain. Acceptable simulation times are realized by expanding and using the framework of the coupled PIC-DSMC code PICLas in combination with high performance computing systems.Item Open Access A light weighted semi-automatically I/O-tuning solution for engineering applications(Stuttgart : Höchstleistungsrechenzentrum, Universität Stuttgart, 2017) Wang, Xuan; Resch, Michael M. (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)Today’s engineering applications running on high performance computing (HPC) platforms generate more and more diverse data simultaneously and require large storage systems as well as extremely high data transfer rates to store their data. To achieve high performance data transfer rate (I/O performance), computer scientists together with HPC manufacturers have developed a lot of innovative solutions. However, how to transfer the knowledge of their solutions to engineers and scientists has become one of the largest barriers. Since the engineers and scientists are experts in their own professional areas, they might not be capable of tuning their applications to the optimal level. Sometimes they might even drop down the I/O performance by mistake. The basic training courses provided by computing centers like HLRS seem to be not sufficient enough to transfer the know-how required. In order to overcome this barrier, I have developed a semi-automatically I/O-tuning solution (SAIO) for engineering applications. SAIO, a light weighted and intelligent framework, is designed to be compatible with as many engineering applications as possible, scalable with large engineering applications, usable for engineers and scientists with little knowledge of parallel I/O, and portable across multiple HPC platforms. Standing upon MPI-IO library allows SAIO to be compatible with MPI-IO based high level I/O libraries, such as parallel HDF5, parallel NetCDF, as well as proprietary and open source software, like Ansys Fluent, WRF Model etc. In addition, SAIO follows current MPI standard, which makes it be portable across many HPC platforms and scalable. SAIO, which is implemented as dynamic library and loaded dynamically, does not require recompiling or changing application's source codes. By simply adding several export directives into their job submission scripts, engineers and scientists will be able to run their jobs more efficiently. Furthermore, an automated SAIO training utility keeps the optimal configurations up to date, without any manuell efforts of user involved.Item Open Access Model-centric task debugging at scale(Stuttgart : Höchstleistungsrechenzentrum, Universität Stuttgart, 2017) Nachtmann, Mathias; Resch, Michael (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)Chapter 1, Introduction, presents state of the art debugging techniques in high-performance computing. The lack of information out of the programming model, these traditional debugging tools suffer, motivated the model-centric debugging approach. Chapter 2, Technical Background: Parallel Programming Models & Tools, exemplifies the programming models used in the scope of my work. The differences between those models are illustrated, and for the most popular programming models in HPC, examples are attached in this chapter. The chapter also describes Temanejo, the toolchain's front-end, which supports the application developer during his actions. In the following chapter (Chapter 4), Design: Events & Requests in Ayudame, the theory of task" and dependency" representation is stated. The chapter includes the design of different information types, which are later on used for the communication between a programming model and the model-centric debugging approach. In chapter 5, Design: Communication Back-end Ayudame, the design of the back-end tool infrastructure is described in detail. This also includes the problems occurring during the design process and their specific solutions. The concept of a multi-process environment and the usage of different programming models at the same time is also part of this chapter. The following chapter (Chapter 6), Instrumentation of Runtime Systems, briefly describes the information exchange between a programming model and the model-centric debugging approach. The different ways of monitoring and controlling an application through its programming model are illustrated. In chapter 7, Case Study: Performance Debugging, the model-centric debugging approach is used for optimising an application. All necessary optimisation steps are described in detail, with the help of mock-ups. Additionally, a description of the different optimised versions is included in this chapter. The evaluation, done on different hardware architectures, is presented and discussed. This includes not only the behaviour of the versions on different platforms but also architecture specific issues.Item Open Access Modell zum maschinellen Lernen von Wirkzusammenhängen bei der Holzverarbeitung auf Basis von online-erfassten Werkzeugmaschinendaten(Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2018) Lenz, Jürgen Herbert; Westkämper, Engelbert (Univ.-Prof. a. D. Dr.-Ing. Prof. E.h. Dr.-Ing. E.h. Dr. h.c. mult.)Aufgrund des immer härter werdenden globalen Wettbewerbs müssen produzierende Unternehmen, die auch in der Zukunft profitabel produzieren wollen, ihre Leistungsreserven nutzten. Die Möbelfertigung, die größte holzverarbeitende Industrie, besteht im Hauptprozess aus dem Fräsen von Holzwerkstoffen. Hierbei gibt es Leistungsreserven in der Einsatzplanung der Fräswerkzeuge. Gute Einsatzplanung ist die Voraussetzung für eine hohe Verfügbarkeit des Produktionssystems. Die Einsatzplanung wird durch Entwicklungen wie individuelle Möbelstücke, kleinere Losgrößen und neue Schneidstoffe erschwert. Die Herausforderung der Planungsunsicherheit beim Werkzeugeinsatz in der Holzbearbeitung wächst zusätzlich durch die größere Anzahl an industriell hergestellten Holzwerkstoffen mit jeweils unterschiedlicher Abrasivität. Dadurch wird die Bestimmung der Reststandzeit eines Werkzeuges erschwert. Zielsetzung dieser Arbeit ist die Planungssicherheit des Werkzeugeinsatzes durch eine exakte Planung des Werkzeugwechselfensters sowie durch Prognose der Reststandzeit zu erhöhen. Mithilfe dieser Prognose kann das gesamte Standvermögen des Werkzeuges verwendet werden. Das führt dazu, dass die Verfügbarkeit des Produktionssystems erhöht wird, da durch das Überschreiten der Werkzeugeinsatzgrenze bedingte Stillstände vermieden werden. Hierfür wurde ein Modell erstellt, das online erfasste Daten aus der Werkzeugmaschinensteuerung mit kontextbezogenen Informationen aus Datenbanken wie dem ERP-System und der Werkzeugverwaltung kombiniert. Aus diesen Informationen wird eine werkzeugspezifische Einsatzhistorie gebildet und mit gemessenen physikalischen Werten über den Werkzeugverschleiß und Kantenqualität des Werkstückes in Verbindung gebracht. Diese Verbindung von Bearbeitungshistorie und echten physikalischen Messgrößen bilden die Datenbasis für das maschinelle Lernen von Wirkzusammenhängen. Durch das Erlernen dieser Zusammenhänge kann die Reststandzeit eines Werkzeuges prognostiziert werden und somit die Planungsgenauigkeit des Werkzeugeinsatzes durch exakte Festlegung von Werkzeugwechselfenstern gesteigert werden. Zur Erprobung wurde das entwickelte Modell implementiert und seine Funktionsfähigkeit anhand einer Werkstoff-/Schneidstoffpaarung validiert. Diese Erprobung zeigte dass die Wirkzusammenhänge erlernt werden können.Item Open Access Simulationsgestützte Absicherung von Fahrerassistenzsystemen(2018) Feilhauer, Marius; Resch, Michael M. (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)Item Open Access Communication methods for hierarchical global address models in HPC(Stuttgart : Höchstleistungsrechenzentrum, Universität Stuttgart, 2016) Zhou, Huan; Resch, Michael (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)Item Open Access Mining software repositories for coupled changes(2017) Ramadani, Jasmin; Wagner, Stefan (Prof. Dr.)Software-Repositories enthalten Informationen über den Entwicklungsverlauf eines Softwaresystems, die von den Entwicklern bei Wartungsarbeiten genutzt werden können. Dazu gehören Daten im Versionsverwaltungssystem, im Issue-Tracking-System und in den Dokumentationsarchiven. Eine der meistverwendeten Techniken zur Analyse von Software-Repositories ist Data Mining, wobei die Frequent-Itemsets-Analyse häufig verwendet wird, um Gruppen von Dateien zu definieren, die in der Vergangenheit häufig zusammen geändert wurden. Diese Dateigruppen definieren wir als gekoppelte Dateien oder Coupled Files. Die meisten Studien über gekoppelte Dateiänderungen in Software-Repositories beziehen Git Versioning-Systeme nicht mit ein. Auch wird darin das Feedback der Entwickler bezüglich der Nützlichkeit der gekoppelten Dateiänderungen und deren Einfluss auf die Wartungsaufgaben nicht berücksichtigt. Das Hauptziel der vorliegenden Untersuchung besteht darin, Entwickler bei ihren Wartungsaufgaben zu unterstützen, und zwar in Form von Vorschlägen für mögliche Dateiänderungen, die auf früheren Änderungen im Git-Versionsverlauf der Software basieren. Wir untersuchten die Extraktion gekoppelter Dateiänderungen durch Data Mining mit Git und analysierten die Rückmeldung von Entwicklern bezüglich der Interessantheit und Nützlichkeit der Vorschläge für gekoppelte Dateiänderungen sowie deren Einfluss auf die Wartungsarbeiten. Anhand einer Fallstudie in der Industrie extrahierten wir gekoppelte Dateiänderungen aus drei Git-Repositories. Basierend auf der in dieser Fallstudie untersuchten Interessantheit und den Erkenntnissen aus einer Reihe empirischer Studien zu Wartungsarbeiten stellten wir eine Theorie auf über die Verwendung von Vorschlägen für gekoppelte Dateiänderungen bei Wartungsarbeiten. Diese Theorie wurde in folgenden Studien getestet: (1) Wir führten ein kontrolliertes Experiment durch, in dem wir Heuristiken zum Gruppieren verwandter Änderungssätze in Git untersuchten, aus denen wir relevante gekoppelte Dateiänderungen extrahierten. (2) In einem Quasi-Experiment untersuchten wir die Nützlichkeit gekoppelter Dateiänderungsvorschläge und deren Auswirkung auf die Korrektheit der Lösung sowie den Zeitaufwand für die Bearbeitung der Wartungsaufgaben. (3) In einer Explorationsstudie untersuchten wir, wie gekoppelte Dateiänderungsvorschläge die Strategie der Entwickler beeinflussen, mit der sie Wartungsarbeiten Hilfe suchen. In einer Explorationsstudie erweiterten wir das Konzept gekoppelter Dateiänderungen auf Paketebene und ermittelten verschiedene Stufen von Entwickler-Kompetenz anhand der von den Entwicklern bearbeiteten Systempakete. Wir entwickelten ein Werkzeug auf Eclipse-Basis, das gekoppelte Dateiänderungsvorschläge extrahiert, visualisiert und Entwicklern bei Wartungsaufgaben zur Verfügung stellt. Wir haben Heuristiken definiert um verwandte Änderungen in Git zu gruppieren. Mit der Frequent-Itemsets-Analyse gelang uns die Extraktion relativer häufiger gekoppelter Dateiänderungen aus Git. Die an der Fallstudie zur Interessantheit gekoppelter Dateien beteiligten Entwickler zeigten sich interessiert an dieser Art von Hilfe während der Wartungsarbeiten. Das Experiment zur Nützlichkeit von gekoppelten Dateiänderungsvorschlägen ergab, dass die Entwickler, die die Vorschläge nutzten, ihre Aufgaben erfolgreicher bewältigten als diejenigen, die es nicht taten. Die Ergebnisse der Explorationsstudie zur Inanspruchnahme von Hilfe bei Wartungsaufgaben zeigen, dass gekoppelte Dateiänderungsvorschläge auch den Bedarf an für die Wartungsaufgaben relevanten externen Informationsquellen reduzieren und so den Wartungsprozess kompakter machen. Zudem wurde das Konzept der gekoppelten Dateiänderungen erfolgreich eingesetzt, um Kompetenzprofile mit unterschiedlichen Spezialisierungen zu erstellen, die auf den Änderungen in den gekoppelten Systempaketen basieren. Die Rückmeldungen der Entwickler zu dem Verfahren der gekoppelten Dateiänderungsvorschläge wurden als positiv identifiziert. Unsere Theorie über den Einsatz gekoppelter Dateiänderungsvorschläge bei Wartungsaufgaben wurde erfolgreich getestet. Mit den vorgeschlagenen Heuristiken ermittelten wir, dass die Gruppierung der Änderungssätze in Git ihre Relevanz beeinflusst. Die Rückmeldungen der Entwickler zeigten, dass das Format und der Kontext gekoppelter Dateiänderungsvorschläge sich auf deren Nützlichkeit auswirken. Die Ergebnisse zeigen auch, dass gekoppelte Dateiänderungsvorschläge die Bearbeitung der Wartungsaufgaben und die Strategien zum Suchen nach Hilfe positiv beeinflussen. Die weitere Analyse von Kopplungen zwischen Teilen des Quellcodes anhand großer Datensätze ermöglicht es, die Auswirkungen gekoppelter Dateiänderungen auf die Wartung und die Qualität von Software besser zu verstehen.Item Open Access Semi-dense filter-based visual odometry for automotive augmented reality applications(2019) Schmid, Stephan; Fritsch, Dieter (Prof. Dr.-Ing.)In order to integrate virtual objects convincingly into a real scene, Augmented Reality (AR) systems typically need to solve two problems: Firstly, the movement and position of the AR system within the environment needs to be known to be able to compensate the motion of the AR system in order to make placement of the virtual objects stable relative to the real world and to provide overall correct placement of virtual objects. Secondly, an AR system needs to have a notion of the geometry of the real environment to be able to properly integrate virtual objects into the real scene via techniques such as the determination of the occlusion relation between real and virtual objects or context-aware positioning of virtual content. To solve the second problem, the following two approaches have emerged: A simple solution is to create a map of the real scene a priori by whatever means and to then use this map in real-time operation of the AR system. A more challenging, but also more flexible solution is to create a map of the environment dynamically from real time data of sensors of the AR-system. Our target applications are Augmented Reality in-car infotainment systems in which a video of a forward facing camera is augmented. Using map data to determine the geometry of the environment of the vehicle is limited by the fact that currently available digital maps only provide a rather coarse and abstract picture of the world. Furthermore, map coverage and amount of detail vary greatly regionally and between different maps. Hence, the objective of the presented thesis is to obtain the geometry of the environment in real time from vehicle sensors. More specifically, the aim is to obtain the scene geometry by triangulating it from the camera images at different camera positions (i.e. stereo computation) while the vehicle moves. The problem of estimating geometry from camera images where the camera positions are not (exactly) known is investigated in the (overlapping) fields of visual odometry (VO) and structure from motion (SfM). Since Augmented Reality applications have tight latency requirements, it is necessary to obtain an estimate of the current scene geometry for each frame of the video stream without delay. Furthermore, Augmented Reality applications need detailed information about the scene geometry, which means dense (or semi-dense) depth estimation, that is one depth estimate per pixel. The capability of low-latency geometry estimation is currently only found in filter based VO methods, which model the depth estimates of the pixels as the state vector of a probabilistic filter (e.g. Kalman filter). However, such filters maintain a covariance matrix for the uncertainty of the pixel depth estimates whose complexity is quadratic in the number of estimated pixel depths, which causes infeasible complexity for dense depth estimation. To resolve this conflict, the (full) covariance matrix will be replaced by a matrix requiring only linear complexity in processing and storage. This way, filter-based VO methods can be combined with dense estimation techniques and efficiently scaled up to arbitrarily large image sizes while allowing easy parallelization. For treating the covariance matrix of the filter state, two methods are introduced and discussed. These methods are implemented as modifications to the (existing) VO method LSD-SLAM, yielding the "continuous" variant C-LSD-SLAM. In the first method, a diagonal matrix is used as the covariance matrix. In particular, the correlation between different scene point estimates is neglected. For stabilizing the resulting VO method in forward motion, a reweighting scheme is introduced based on how far scene point estimates are moved when reprojecting them from one frame to the next frame. This way, erroneous scene point estimates are prevented from causing the VO method to diverge. The second method for treating the covariance matrix models the correlation of the scene point estimates caused by camera pose uncertainty by approximating the combined influence of all camera pose estimates in a small subspace of the scene point estimates. This subspace has fixed dimension 15, which forces the complexity of the replacement of the covariance matrix to be linear in the number of scene point estimates.