2024-03-28T20:15:47Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001858842022-10-21T05:24:51Z00581:09322:09324
組込み制御システムに対するマルチコア向けモデルレベル自動並列化手法Model-based Parallelizer for Embedded Control Systems on Multicore Processorsjpn[特集:組込みシステム工学] モデルベース開発,自動並列化,マルチコア,組込み制御http://id.nii.ac.jp/1001/00185796/Journal Articlehttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=185884&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan名古屋大学大学院情報科学研究科名古屋大学大学院情報科学研究科鍾, 兆前枝廣, 正人近年,車載制御システムなど組込み制御システムの大規模化・複雑化にともない,MATLAB/Simulinkなどのプラットフォームを利用するモデルベース開発が普及しつつある.一方,性能向上のため組込み制御システム向けプロセッサのマルチコア化が進んでいる.しかし,実際にモデルベース開発を用いて設計される制御ソフトウェアがマルチコアの性能を享受するためには,並列化が必要である.また,制御設計の特徴をふまえたコア割当ても重要である.本論文では,上記目的を達成するためのモデルレベル自動並列化手法,特にグラフ分割手法である2重階層クラスタリング法と,混合整数線形計画法を組み合わせたコア割当て手法を提案する.提案手法は,大規模問題の局所最適解を避けるために2重階層クラスタリング法を用いる.そして,上位階層の少数クラスタに対して混合整数線形計画の定式化を用い,制御モデルから生成したクラスタの処理量を分散させながら,コア間の通信コストを最小化するコア割当てを求める.ランダムクラスタグラフおよび実際の車載制御評価モデルを用いて,既存手法との比較評価を行い,有効性を確認した.In recent years, since the embedded control systems such as vehicle control systems are becoming larger and more complex, model-based development (MBD) with platforms such as MATLAB/Simulink is becoming increasingly common. Meanwhile, more and more multicore processors are used on embedded systems for better performance. However, in order to improve the performance of these control softwares designed with MBD on these multicores, proper parallelization and core assignment based on the features of control design are very important. This paper presents a model-level automatic parallelization approach, in particular, a core assignment method using a combination of the double hierarchical clustering method, which is a graph partitioning technique, and mixed integer linear programming (MIP) to achieve the above objects in model-based development on multicores. Our method uses the double hierarchical clustering method to avoid local optimum to partition large control models. For tens of higher level clusters, an MIP formulation is utilized to find the core assignment solution that balance the loads of these clusters generated from control models and minimize the communication cost across different cores on the processors. Also, we evaluated the proposed approach with existing methods on randomly generated cluster graphs and an automotive control evaluation model to address its effectiveness.AN00116647情報処理学会論文誌5927357472018-02-151882-77642018-02-14