JP4842783B2 - Information processing apparatus, information processing method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、シミュレーションを行う情報処理装置等に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus that performs simulation.
従来のトレース情報を用いたシミュレーションでは、例えば、性能評価対象となる並列計算機のアプリケーションシステムを実機上で動作させ、その際に各プロセッサ間でのメッセージの送受信情報を時刻情報と共に収集することによりCPU(Central Processing Unit)使用時間を得て、シミュレーション対象のハードウェア環境におけるCPU性能に置き換えてシステムの性能評価を行っていた(例えば、特許文献1)。
また、命令レベルシミュレータでは、性能評価対象となるプログラムを命令レベルシミュレータ上で動作させ、その命令数をカウントすることによりCPU使用時間を概算して性能評価を行う方法も提案されている(例えば、特許文献2)。
In the instruction level simulator, a method is also proposed in which a performance evaluation target program is run on the instruction level simulator, and the CPU usage time is estimated by counting the number of instructions to evaluate the performance (for example, Patent Document 2).
従来の性能予測/性能評価を行う為のシミュレーション方式では、以下のような課題があった。
(1)実機上で実システムを動作させてトレースログなどを取得する為、性能予測対象のハードウェア・アーキテクチャが固定され、他のハードウェア・アーキテクチャに対する性能予測が行えない。
(2)実システムを動作させてトレースログなどを取得する為、まだ実システムが存在しない(実際のプログラムが存在しない)システムに対する性能予測が行えない。
(3)性能予測の精度を上げるためにプロセッサの命令レベルでの動作把握を行う為、大規模、且つ、複雑なシステムを対象とした場合、大量のトレースログが必要になり、性能予測の実施に時間がかかる。
The conventional simulation method for performance prediction / performance evaluation has the following problems.
(1) Since a real system is operated on a real machine to acquire a trace log and the like, the hardware architecture to be performance-predicted is fixed, and performance prediction for other hardware architectures cannot be performed.
(2) Since the real system is operated to acquire a trace log and the like, performance prediction cannot be performed for a system where the real system does not exist yet (no actual program exists).
(3) In order to grasp the operation at the instruction level of the processor in order to increase the accuracy of performance prediction, a large amount of trace logs are required when targeting a large-scale and complicated system, and performance prediction is performed. Takes time.
この発明は上記のような課題を解決することを主な目的としており、具体的には以下を主な目的とする。
(1)対象システムを任意の規模の機能ブロックに分割し、この機能ブロック単位にハードウェアへの配置を行うことにより、様々なハードウェア・アーキテクチャを対象として性能予測を行えるようにする。
(2)現実には未実装の機能を機能ブロック単位で想定し、その機能ブロックの予測性能情報、もしくは目標性能情報を用いて、システム全体の性能予想を可能とする。
(3)任意の機能ブロック単位でトレース情報を取得することにより、トレース量を少なくし、性能予測の実施時間を短縮する。また、一旦トレース情報を取得するとこれを用いて様々なハードウェア・アーキテクチャ上での性能予測を繰り返し行えるようにする。
(4)機能ブロック単位でベンチマークプログラムを作成し、これを実ハードウェア上で動作させて性能情報を収集し、この性能情報を性能シミュレーションに用いることにより、性能予測の精度を高める。
(5)機能に影響を及ぼすような性能評価がなされた場合に、その性能情報をフィードバック情報として、機能シミュレーションにおける機能パラメータ、機能モデルを自動的に再設定することを可能とする。
そして、これらを実現することにより、システムの事前/事後検証、将来システムの設計支援を効率的に行うことを可能とする情報処理装置等を実現する。
The main object of the present invention is to solve the above-described problems, and specifically, the following are the main objects.
(1) The target system is divided into functional blocks of an arbitrary scale, and the hardware is arranged in units of the functional blocks, thereby enabling performance prediction for various hardware architectures.
(2) In reality, an unimplemented function is assumed for each functional block, and the performance prediction of the entire system is made possible by using the predicted performance information or target performance information of the functional block.
(3) By acquiring trace information in units of arbitrary functional blocks, the amount of trace is reduced and the performance prediction time is shortened. In addition, once the trace information is acquired, it can be used to repeatedly perform performance prediction on various hardware architectures.
(4) A benchmark program is created in units of functional blocks, is run on real hardware, performance information is collected, and the performance information is used for performance simulation to improve performance prediction accuracy.
(5) When performance evaluation that affects functions is performed, it is possible to automatically reset function parameters and function models in function simulation using the performance information as feedback information.
By realizing these, it is possible to realize an information processing apparatus and the like that can efficiently perform pre-system / post-system verification and future system design support.
本発明に係る情報処理装置は、
複数の機能ブロックにより構成される対象プログラムのシミュレーションを実行し、実行したシミュレーションにおける機能ブロックの遷移を示すトレース情報を生成する機能シミュレーション部と、
性能予測の対象となる対象ハードウェア・アーキテクチャを選択する性能選択部と、
前記対象プログラムが前記対象ハードウェア・アーキテクチャを用いて前記トレース情報に示される機能ブロックの遷移に従って実行される場合の前記対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を示す予測実行性能情報を生成する予測実行性能情報生成部とを有することを特徴とする。
An information processing apparatus according to the present invention includes:
A function simulation unit that executes a simulation of a target program composed of a plurality of function blocks, and generates trace information indicating transitions of the function blocks in the executed simulation;
A performance selection unit that selects a target hardware architecture for performance prediction;
Predictive execution for generating predicted execution performance information indicating the predicted execution performance of the target hardware architecture when the target program is executed according to the transition of the functional block indicated by the trace information using the target hardware architecture And a performance information generation unit.
本発明によれば、対象プログラムに対するシミュレーションを実行しトレース情報が生成されると、これを用いて、繰り返し、様々なハードウェア・アーキテクチャに対する性能予測が可能となり、様々なハードウェア・アーキテクチャに対する性能予測の結果に基づいて適切なシステム設計が可能となる。 According to the present invention, when the simulation for the target program is executed and the trace information is generated, it is possible to repeatedly perform performance prediction for various hardware architectures, and to perform performance prediction for various hardware architectures. Based on the result, it is possible to design an appropriate system.
実施の形態1.
図1は、本実施の形態に係る情報処理装置100の動作原理を示す構成図である。
図1において、機能選択部1は、機能シミュレーションを行うための機能モデル、機能パラメータの選択、シミュレーション対象のシナリオの指定などを情報処理装置100を操作する操作員が指示・確認するためのマン・マシン・インターフェースを備えた手段である。
機能シミュレーション部2は、検証対象となる機能を機能選択部1で指定された機能モデル、機能パラメータで、与えられたシナリオに従いシミュレーションする手段である。
シナリオデータ3は、機能シミュレーションを行う為の初期設定などが記憶されたデータである。
実行結果4は、シナリオデータ3に基づき実行された機能シミュレーションの結果などのデータである。
トレース情報5は、シミュレーション対象システム内の任意の機能ブロックの実行履歴と同等とする機能シミュレーションの実行内容を保存したデータである。
性能情報データベース6は、各機能ブロックでのハードウェアリソース使用量を様々な複数のハードウェア・アーキテクチャ毎に記録しているデータベースである。
性能情報変換部7は、トレース情報5を性能情報データベース6によりトレース/性能パラメータ情報10に変換する手段である。
性能選択部8は、性能シミュレーションを行う為のハードウェア・アーキテクチャの選択、各機能ブロックのハードウェア・アーキテクチャへの配置などを操作員が指示・確認するためのマン・マシン・インターフェースを備えた手段である。
性能シミュレーション部9は、指定されたハードウェア・アーキテクチャでトレース/性能パラメータ情報を元にリソース使用量を演算し対象システムの性能シミュレーションを行う手段である。
トレース/性能パラメータ情報10は、性能情報変換部7により生成され保存されたデータである。
性能結果11は、性能シミュレーション部9の実行結果などのデータである。
性能フィードバック部12は、性能シミュレーション部で検知された機能に影響する性能値をフィードバック情報データベース13に保存すると共に機能シミュレーション部2の機能モデルや機能パラメータを自動的に再設定したり、性能シミュレーション部9のハードウェア・アーキテクチャを自動的に再設定したりする手段である。
FIG. 1 is a configuration diagram illustrating an operation principle of the
In FIG. 1, a
The
The
The
The
The
The performance information conversion unit 7 is means for converting the
The
The
The trace /
The
The
なお、機能シミュレーションとは、シナリオデータ3、機能モデル、機能パラメータに従い、シミュレーション対象のプログラム(シミュレーション対象のプログラム)をシミュレートすることであり、性能シミュレーションは、性能予測の対象となるハードウェア・アーキテクチャを用いてトレース情報5に示された機能ブロックの遷移の順序に従ってシミュレーション対象システムが実行された場合のリソース使用量等の当該ハードウェア・アーキテクチャの性能をシミュレートすることである。
The function simulation is a simulation of a simulation target program (a simulation target program) according to the
詳細は後述するが、ここで本実施の形態に係る情報処理装置100の動作例を概説する。
機能シミュレーション部2は、複数の機能ブロックにより構成されるシミュレーション対象のプログラム(対象プログラム)のシミュレーションを実行し、実行したシミュレーションにおける機能ブロックの遷移を示すトレース情報5を生成する。
そして、性能選択部8が、性能予測の対象となるハードウェア・アーキテクチャ(対象ハードウェア・アーキテクチャ)を選択し、性能情報変換部7(予測実行性能情報生成部)が、対象プログラムが対象ハードウェア・アーキテクチャを用いてトレース情報5に示される機能ブロックの遷移に従って実行される場合の対象ハードウェア・アーキテクチャの性能情報(予測実行性能)を示すトレース/性能パラメータ情報10(予測実行性能情報)を生成する。
トレース/性能パラメータ情報10は、トレース情報5に示される機能ブロックの遷移に従って対象ハードウェアの性能情報を表示する。
性能情報データベース6には、複数のハードウェア・アーキテクチャの各々に対して、対象プログラムを実行する場合の各ハードウェア・アーキテクチャの機能ブロックごとの予測実行性能を記憶しており、性能情報変換部7は、性能情報データベース6から、トレース情報に示される機能ブロックごとに対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を抽出して、トレース/性能パラメータ情報を生成する。
Although details will be described later, an operation example of the
The
The
The trace /
The
次に、本実施の形態及び以下の実施の形態に係る情報処理装置100のハードウェア構成例について説明する。
Next, a hardware configuration example of the
図19は、本実施の形態及び以下に述べる実施の形態に示す情報処理装置100のハードウェア資源の一例を示す図である。なお、図19の構成は、あくまでも情報処理装置100のハードウェア構成の一例を示すものであり、情報処理装置100のハードウェア構成は図19に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
図19において、情報処理装置100は、プログラムを実行するCPU911(Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう)を備えている。CPU911は、バス912を介して、例えば、ROM(Read Only Memory)913、RAM(Random Access Memory)914、通信ボード915、表示装置901、キーボード902、マウス903、磁気ディスク装置920と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。更に、CPU911は、FDD904(Flexible Disk Drive)、コンパクトディスク装置905(CDD)、プリンタ装置906、スキャナ装置907と接続していてもよい。また、磁気ディスク装置920の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
RAM914は、揮発性メモリの一例である。ROM913、FDD904、CDD905、磁気ディスク装置920の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード915、キーボード902、スキャナ装置907、FDD904などは、入力部、入力装置の一例である。
また、通信ボード915、表示装置901、プリンタ装置906などは、出力部、出力装置の一例である。
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of hardware resources of the
In FIG. 19, the
The
The
Further, the
通信ボード915は、ネットワークに接続されていてもよい。例えば、通信ボード915は、LAN(ローカルエリアネットワーク)、インターネット、WAN(ワイドエリアネットワーク)などに接続されていても構わない。
磁気ディスク装置920には、オペレーティングシステム921(OS)、ウィンドウシステム922、プログラム群923、ファイル群924が記憶されている。プログラム群923のプログラムは、CPU911、オペレーティングシステム921、ウィンドウシステム922により実行される。
The
The
上記プログラム群923には、本実施の形態及び以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」として説明している機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、CPU911により読み出され実行される。
ファイル群924には、以下に述べる説明において、「〜の判断」、「〜の計算」、「〜の比較」、「〜の評価」、「〜の抽出」、「〜の設定」、「〜の登録」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリになどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してCPU911によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示などのCPUの動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示のCPUの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、以下で説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、RAM914のメモリ、FDD904のフレキシブルディスク、CDD905のコンパクトディスク、磁気ディスク装置920の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス912や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
The
In the
The arrows in the flowchart described below mainly indicate input / output of data and signals. The data and signal values are the
また、本実施の形態及び以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」として説明しているものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「〜手段」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明しているものは、ROM913に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組合せ、さらには、ファームウェアとの組合せで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記憶される。プログラムはCPU911により読み出され、CPU911により実行される。すなわち、プログラムは、本実施の形態及び以下に述べる実施の形態の「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、本実施の形態及び以下に述べる実施の形態の「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
In addition, what is described as “to part” in the description of the present embodiment and the following embodiment is “to circuit”, “to device”, “to device”, and “to means”. Also, “˜step”, “˜procedure”, and “˜processing” may be used. That is, what is described as “˜unit” may be realized by firmware stored in the
このように、本実施の形態及び以下に述べる実施の形態に示す情報処理装置100は、処理装置たるCPU、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス、通信ボード等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータであり、上記したように「〜部」として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。
As described above, the
次に、図18のフローチャートを参照しながら、本実施の形態に係る情報処理装置100の動作例(情報処理方法)について説明する。
Next, an operation example (information processing method) of the
まず、機能選択部1が、情報処理装置100を操作する操作員からの指示に基づいてシミュレーション対象となる機能モデル、機能パラメータ、シミュレーションに用いるシナリオなどを指定し、機能シミュレーション部2の初期設定を行う。
次に、機能シミュレーション部2は、初期設定されたシナリオをシナリオデータ3として読込み(S1801)、機能モデル、機能パラメータに従い機能シミュレーションを実行し(S1802)(機能シミュレーションステップ)、その結果を実行結果4として出力すると共に、機能シミュレーション部2は機能ブロック単位での実行履歴をトレース情報5として出力する(S1803)(機能シミュレーションステップ)。
ここで、シミュレーション対象システム(対象プログラム)としては、図2に示すように、複数の機能ブロックに分割され、外部機器の計測データの入力に対して、機能ブロック間でデータのやり取りを行い、外部機器への制御指示を行う制御システムが想定され、このシミュレーション対象システムに対する入力である計測データは、シナリオデータ3により規定され、その出力である制御指示は実行結果4として参照可能となり、実行履歴は機能ブロックA〜Hのデータの遷移に従いトレース情報5として出力される。
トレース情報5としては、図3の例に示すように、時系列にどの機能ブロックが実行されたかが記録される。
なお、図3の例では、各機能ブロックの開始時刻及び終了時刻が示されているが、これらは省略してもよい。つまり、トレース情報5では、機能シミュレーションにおける機能ブロックの遷移(順序)が示されていればよく、機能ブロックIDのみが示されるものであってもよい。
First, the
Next, the
Here, as shown in FIG. 2, the simulation target system (target program) is divided into a plurality of functional blocks, and exchanges data between the functional blocks in response to measurement data input from an external device. A control system that gives a control instruction to the device is assumed. The measurement data that is an input to the simulation target system is defined by the
As the
In the example of FIG. 3, the start time and end time of each functional block are shown, but these may be omitted. That is, the
次に、性能選択部8が、操作員からの指示に基づいて性能予測シミュレーション対象となるハードウェア・アーキテクチャを指定し(S1804)(性能選択ステップ)、性能シミュレーション部9の初期設定を行う。
なお、この操作は、機能シミュレーションの実施前、即ち、機能選択部1を介した機能シミュレーション部2の初期設定と同時にも可能である。
次に、性能情報変換部7が、性能選択部8により選択された性能予測対象のハードウェア・アーキテクチャに基づき、トレース情報5に対応させて性能情報データベース6の性能データを抽出し(S1805)(予測実行性能情報生成ステップ)、トレース/性能パラメータ情報10を生成し(S1806)(予測実行性能情報生成ステップ)、トレース/性能パラメータ情報10を出力する(S1807)。
性能シミュレーション部9は、性能情報変換部7から出力されたトレース/性能パラメータ情報10を入力として性能シミュレーションを実行し、その結果を性能結果11として出力すると共に、性能フィードバック部12を介して、機能シミュレーション部2に機能モデル、機能パラメータの初期設定としてフィードバックを行う。
Next, the
This operation can be performed before the function simulation, that is, simultaneously with the initial setting of the
Next, the performance information conversion unit 7 extracts the performance data of the
The
性能シミュレーション部9による性能シミュレーションの詳細及び性能フィードバック部12による機能シミュレーション部2に対するフィードバックの詳細は、以降の実施の形態において説明する。
ここでは、性能情報変換部7の動作について説明する。
性能情報データベース6は、図4の例に示すようにハードウェア・アーキテクチャ毎にどの機能ブロックがどれだけCPUを必要とするかが記録されている。
また、トレース/性能パラメータ情報10は、図5の例に示すように時系列にどの機能ブロックが実行されて、その際にどれだけのCPU利用を必要とするかが示される。
性能情報変換部7は、シミュレーション対象システム(対象プログラム)をシミュレートした結果である機能ブロックの遷移を示すトレース情報5を入力し、また、性能選択部8より選択されたハードウェア・アーキテクチャ(対象ハードウェア・アーキテクチャ)の情報を入力し、トレース情報5に示される各機能ブロックに対して性能情報データベース6の対応する性能情報データを抽出して、トレース/性能パラメータ情報10を生成する。
トレース/性能パラメータ情報10は、シミュレーション対象システムが選択されたハードウェア・アーキテクチャを用いてトレース情報5に示される機能ブロックの遷移に従って実行される場合の当該ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能をトレース情報5に示される機能ブロックの遷移に従って示している。
性能シミュレーション部9において、トレース/性能パラメータ情報10を解析した結果、機能シミュレーションの再実行やトレース/性能パラメータ情報10の再生成等が必要ないと判断されれば、トレース/性能パラメータ情報10が性能結果11として出力され、情報処理装置100の操作員は、性能選択部8により選択されたハードウェア・アーキテクチャを用いてシミュレーション対象システムが実行された場合の各機能ブロックのCPU時間等を参照することができる。
図2に示すシステムを対象として機能シミュレーションを実施し、性能情報変換部9においてCPUを1個搭載したあるハードウェア・アーキテクチャが選択された際に図5に示すようなトレース/性能パラメータ情報10が生成されたとする。
性能シミュレーション部9の予測実行性能情報解析部においては、トレース/性能パラメータ情報10より30msec周期で機能ブロックAに対する計測データ入力がなされていることを読取り、機能ブロックの読出し順序に従い、図20に示すような各機能ブロックのCPU利用時間チャートを解決する演算を行ない、任意の計測データ入力から制御指示が出されるまでの経過時間を予測する。
Details of the performance simulation by the
Here, the operation of the performance information conversion unit 7 will be described.
As shown in the example of FIG. 4, the
Further, the trace /
The performance information conversion unit 7 inputs the
The trace /
If the
When a function simulation is performed for the system shown in FIG. 2 and a hardware architecture with one CPU is selected in the performance
In the predicted execution performance information analysis unit of the
以上のように、本実施の形態では、機能シミュレーションとハードウェア・アーキテクチャに対する性能評価とが分割された構成となっている為、一旦、機能シミュレーションを実行しトレース情報を取得すると、これを用いて、繰り返し、様々なハードウェア・アーキテクチャに対する性能予測が可能となる。
そして、ハードウェア・アーキテクチャごとに機能シミュレーションを行う必要がないため、全体の処理としてCPU負荷及びメモリ使用量を減少させることができ、コンピュータの有限なリソースの使用効率を向上させることができるという効果が得られる。
As described above, in this embodiment, since the function simulation and the performance evaluation for the hardware architecture are divided, once the function simulation is executed and the trace information is acquired, this is used. It is possible to repeatedly perform performance prediction for various hardware architectures.
In addition, since it is not necessary to perform a function simulation for each hardware architecture, the CPU load and memory usage can be reduced as an overall process, and the use efficiency of finite resources of the computer can be improved. Is obtained.
また、機能ブロック単位でトレース情報を取得することにより、トレース量を少なくし、性能予測の実施時間を短縮することが可能となる。 In addition, by acquiring trace information in units of functional blocks, it is possible to reduce the amount of tracing and shorten the performance prediction execution time.
実施の形態2.
以上の実施の形態1では、機能ブロック単位でのCPU利用時間を性能情報データベースに保存して利用していたが、次により性能予測の精度を向上させる場合の実施の形態を示す。
なお、本実施の形態に係る情報処理装置100の構成は、図1に示したものと同様である。
In the first embodiment described above, the CPU usage time in units of functional blocks is stored and used in the performance information database, but an embodiment in the case of improving the accuracy of performance prediction will be described below.
The configuration of the
本実施の形態では、機能ブロックを更に複数のサブ機能ブロックに分割する。サブ機能ブロックへの分割は、具体的には、図6に示すように機能ブロック内を入力データの違いにより処理性能差が出る単位で分岐パターンに分割する。
機能シミュレーション部2は、どの分岐パターンで実行されたかを記録し、図7に示すように実行された分岐パターンを示すトレース情報5を出力する。図7の例では、例えば、機能ブロックAに対しては複数の分岐パターンのうち、分岐パターン2が実行され、機能ブロックCに対しては複数の分岐パターンのうち、分岐パターン1が実行されたことが示されている。
そして、性能情報データベース6は、図8に示すように、分岐パターン毎にハードウェアリソースの利用量を保持する。
また、図8では、ハードウェアリソースとして、CPU利用時間だけではなく、メモリ利用量、IO量などを保持する例が示されている。
In the present embodiment, the functional block is further divided into a plurality of sub-functional blocks. Specifically, the division into sub-functional blocks is performed by dividing the functional block into branch patterns in units where a difference in processing performance occurs due to a difference in input data as shown in FIG.
The
As shown in FIG. 8, the
FIG. 8 shows an example in which not only the CPU usage time but also the memory usage amount, the IO amount, and the like are held as hardware resources.
本実施の形態に係る情報処理装置100の動作は、基本的に実施の形態1と同様である。
つまり、機能シミュレーション部2が、分岐パターン(サブ機能ブロック)単位で機能ブロックの遷移を示すトレース情報5を生成し、
性能情報変換部7が、性能情報データベース6から、トレース情報5に示される分岐パターン(サブ機能ブロック)ごとに対象ハードウェア・アーキテクチャの性能情報データ(予測実行性能)を抽出して、対象プログラムが対象ハードウェア・アーキテクチャを用いてトレース情報5に示される機能ブロックの遷移に従って実行される場合の対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能をトレース情報に示される分岐パターン(サブ機能ブロック)の遷移に従って示すトレース/性能パラメータ情報10を生成する。
本実施の形態では、性能情報変換部7は、図7のトレース情報及び図8の性能情報データベース6の性能情報データに基づいて、例えば図9に示すようなトレース/性能パラメータ情報10を生成する。
The operation of the
That is, the
The performance information conversion unit 7 extracts the performance information data (predicted execution performance) of the target hardware architecture for each branch pattern (sub function block) indicated in the
In the present embodiment, the performance information conversion unit 7 generates the trace /
以上のように、本実施の形態によれば、トレース情報の詳細化、性能情報データベースのリソース利用量項目の詳細化により、性能予測の精度を高めることが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to improve the accuracy of performance prediction by refining trace information and refining resource usage items in the performance information database.
実施の形態3.
以上の実施の形態1は、性能情報データベース6には、ハードウェア・アーキテクチャ毎の固定値を用いるようにしたものであるが、次に、より高精度に性能予測を行う場合の実施の形態を示す。
なお、本実施の形態に係る情報処理装置100の構成は、図1に示したものと同様である。
In the first embodiment, the
The configuration of the
図10は、本実施の形態に係るトレース情報5を示し、図11は、本実施の形態に係る性能情報データベース6のデータを示し、図12は、本実施の形態に係るトレース/性能パラメータ情報10の例を示している。
本実施の形態では、図11に示すように、ハードウェアリソースの利用量が固定値ではなく算術式で指定できるようにしており、ハードウェアリソースの利用量に影響を及ぼすパラメータ値を図10のトレース情報5で記録できるようにしている。
これにより、各機能ブロックの実行時にどれだけのハードウェアリソースが必要とされるかが性能情報変換部7で計算され、図12のトレース/性能パラメータ情報に変換される。
ここで、図10に示されるパラメータ値Xは、機能シミュレーション部2による機能シミュレーション後に判明する値である。
また、図10〜図12では、分岐パターンごとにパラメータ値、計算式、予測性能値を示すこととしているが、分岐パターンへの細分類を行わずに機能ブロックごとにパラメータ値、計算式、予測性能値を示すようにしてもよい。
FIG. 10 shows the
In the present embodiment, as shown in FIG. 11, the usage amount of hardware resources can be specified by an arithmetic expression instead of a fixed value, and parameter values that affect the usage amount of hardware resources are shown in FIG. The
As a result, the performance information conversion unit 7 calculates how much hardware resources are required when each functional block is executed, and converts it into the trace / performance parameter information of FIG.
Here, the parameter value X shown in FIG. 10 is a value determined after the function simulation by the
10 to 12, parameter values, calculation formulas, and prediction performance values are shown for each branch pattern. However, parameter values, calculation formulas, and predictions for each functional block without sub-classification into branch patterns. You may make it show a performance value.
本実施の形態に係る情報処理装置100の動作は、基本的に実施の形態1と同様である。
つまり、機能シミュレーション部2が、ハードウェア・アーキテクチャの実行性能に影響を与え得るパラメータ値が機能ブロック又は分岐パターン(サブ機能ブロック)ごとに示されたトレース情報を生成する。
そして、性能情報データベース6は、複数のハードウェア・アーキテクチャの各々に対して、対象プログラムを実行する場合の各ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を算出するための計算式(予測実行性能計算式)を機能ブロック又は分岐パターン(サブ機能ブロック)ごとに記憶しており、性能情報変換部7は、性能情報データベース6から、トレース情報5に示される機能ブロック又は分岐パターン(サブ機能ブロック)ごとに対象ハードウェア・アーキテクチャの計算式を抽出し、抽出した計算式とトレース情報5に示された対応する機能ブロック又は分岐パターン(サブ機能ブロック)のパラメータ値とを用いてを用いて予測実行性能を算出してトレース/性能パラメータ情報10を生成する。
The operation of the
That is, the
The
以上のように、本実施の形態によれば、性能に影響を及ぼすパラメータ値に対するハードウェアリソース利用量の算術式を設定可能とすることにより、より高精度の性能予測が可能となる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to predict performance with higher accuracy by making it possible to set an arithmetic expression of hardware resource usage for parameter values that affect performance.
実施の形態4.
次に、より柔軟にハードウェア・アーキテクチャを指定可能とすることにより、性能予測の利便性を向上させる場合の実施の形態を示す。
なお、本実施の形態に係る情報処理装置100の構成は、図1に示したものと同様である。
Next, an embodiment in which the convenience of performance prediction is improved by making it possible to specify the hardware architecture more flexibly will be described.
The configuration of the
図13は、本実施の形態に係る情報処理装置100がトレース/性能パラメータ情報の生成の対象とする性能シミュレーション対象ハードウェアの概念図である。
図13(a)の性能シミュレーション対象ハードウェアでは、バスで結ばれたプロセッサ・ボードを2枚用い、各々のプロセッサ・ボード上で動作する機能ブロックを固定的に割付けている。同様に図13(b)の性能シミュレーション対象ハードウェアでは、LANで結ばれたサーバ計算機を2台用い、各々のサーバ計算機上で動作する機能ブロックを固定的に割付けている。
各々の例で、2枚のプロセッサ・ボード同士、2台のサーバ計算機同士は同じハードウェア・アーキテクチャでも良いし、異なるハードウェア・アーキテクチャを指定することも可能である。
また、各ハードウェア・アーキテクチャ上に割付けられている機能ブロックも操作員により性能選択部8を介して自由に再割付を可能とする。
FIG. 13 is a conceptual diagram of performance simulation target hardware that is the target of generation of trace / performance parameter information by the
In the performance simulation target hardware shown in FIG. 13A, two processor boards connected by a bus are used, and functional blocks operating on each processor board are fixedly assigned. Similarly, in the performance simulation target hardware of FIG. 13B, two server computers connected by a LAN are used, and functional blocks operating on each server computer are fixedly assigned.
In each example, two processor boards, two server computers may have the same hardware architecture, or different hardware architectures can be designated.
Further, the function blocks allocated on each hardware architecture can be freely reassigned by the operator via the
同時に機能選択部1においては、予め制御システムのモデルとして、機能ブロックA、C、E、Gは同一プロセッサを使用するため各々の並列動作は出来ず、同様に機能ブロックB、D、F、Hも各々の並列動作は出来ないというモデル設定を行い、機能シミュレーション部2による機能シミュレーションを実施してトレース情報5を取得し、そのトレース情報5を基に両方のハードウェア・アーキテクチャに対する性能シミュレーション部9による性能シミュレーションを実施する。
At the same time, in the
つまり、本実施の形態では、機能選択部1は、対象プログラムの各機能ブロックのハードウェア割り当て形態を指定し、機能シミュレーション部2は、機能選択部1により指定されたハードウェア割り当て形態に合わせて対象プログラムに対するシミュレーションを実行し、実行したシミュレーションにおける機能ブロックの遷移を示すトレース情報5を生成する。
そして、性能選択部8は、対象ハードウェア・アーキテクチャとして、機能選択部1により指定されたハードウェア割り当て形態に合致するハードウェア・アーキテクチャを選択し、性能情報変換部7は、機能選択部1により指定されたハードウェア割り当て形態に合致するハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能をトレース情報5に示される機能ブロックの遷移に従って示すトレース/性能パラメータ情報10を生成する。
That is, in the present embodiment, the
The
以上のように、本実施の形態によれば、ハードウェア・アーキテクチャを自由に選択可能とし、機能ブロック単位にハードウェアへの配置を行え、ハードウェア・アーキテクチャを固定化していないので、自由なハードウェア・アーキテクチャの組合せによる性能予測が可能となり、利便性が向上する。
また、機能シミュレーションにおいては、機能ブロックの動作条件を制御システムのモデルとして機能選択部1により設定しておくことにより、同一条件で異なるハードウェア・アーキテクチャに対する性能シミュレーションを一度の機能シミュレーションから取得したトレース情報5を基に実施可能となり、検証時間が短縮できる。
As described above, according to the present embodiment, the hardware architecture can be freely selected, the hardware block can be arranged in function block units, and the hardware architecture is not fixed. Performance prediction by combination of hardware and architecture is possible, improving convenience.
In the function simulation, the
実施の形態5.
次に、性能情報データベース6に保持する性能情報データの精度を更に高める場合の実施の形態を示す。
なお、本実施の形態に係る情報処理装置100の構成は、図1に示したものと同様である。
Next, an embodiment in which the accuracy of the performance information data held in the
The configuration of the
図14は、各機能ブロック対応に、その主たる処理と同じ処理を行う部分を持ったベンチマークプログラム(模擬プログラム)の概念を示している。
この例では、データの送受信部分を除き、実際の機能ブロックの処理を持ち、データの送受信を行う替わりに、受信データに相当する模擬データをファイル等から読込み処理を実行させ、その結果を出力するプログラムをベンチマークプログラムとしている。
用意する模擬データは、機能ブロック内の分岐パターンの全てを通るように複数選定する。
このベンチマークプログラムを様々なハードウェア・アーキテクチャ上で動作させ、分岐パターン毎に使用されるハードウェアリソース量を測定し、その結果を性能情報データベース6の該当するハードウェア・アーキテクチャの性能情報データとする。
FIG. 14 shows the concept of a benchmark program (simulation program) having a portion that performs the same processing as the main processing corresponding to each functional block.
In this example, except for the data transmission / reception part, the actual function block processing is performed, and instead of performing data transmission / reception, the simulation data corresponding to the reception data is read from the file etc., and the result is output. The program is a benchmark program.
A plurality of simulation data to be prepared are selected so as to pass through all the branch patterns in the functional block.
The benchmark program is operated on various hardware architectures, the amount of hardware resources used for each branch pattern is measured, and the result is used as performance information data of the corresponding hardware architecture in the
つまり、本実施の形態では、性能情報データベース6は、性能情報データ(予測実行性能)として、対象プログラムのベンチマークプログラム(模擬プログラム)を実行する場合の各ハードウェア・アーキテクチャの機能ブロックごと又は分岐パターン(サブ機能ブロック)ごとの実行性能の実測値を記憶しており、先行する実施の形態と同様に、性能情報変換部7は、性能情報データベース6から該当する機能ブロック又は分岐パターンの性能情報データ(ベンチマークプログラムに対する実測値)を抽出して、トレース/性能パラメータ情報10を生成する。
In other words, in the present embodiment, the
このように、本実施の形態によれば、ベンチマークプログラムを用いる場合でもベンチマークプログラムに対応させた性能情報データ(実測値)を利用することで、該当ハードウェア・アーキテクチャを用いた場合の性能予測の精度をカタログ情報から作成された性能情報データに比べて著しく向上させることが出来る。 As described above, according to the present embodiment, even when using a benchmark program, the performance information data (actually measured value) corresponding to the benchmark program is used to predict the performance when the corresponding hardware architecture is used. The accuracy can be significantly improved compared to performance information data created from catalog information.
実施の形態6.
次に、性能シミュレーション部9から性能フィードバック部12を介して機能シミュレーション部2に制御用パラメータが再設定される実施の形態を示す。
本実施の形態に係る情報処理装置100の構成は、図1に示したものと同様である。
なお、本実施の形態では、性能シミュレーション部9は、機能シミュレーション部2による対象プログラムの機能シミュレーションの結果を解析し、対象プログラムのシミュレーションに用いたいずれかのパラメータ値を変更するとともに、性能フィードバック部12を介して、変更後のパラメータ値を用いて対象プログラムの機能シミュレーションを再実行するよう機能シミュレーション部2に指示する。本実施の形態では、性能シミュレーション部9は、シミュレーション解析部として機能する。
また、本実施の形態では、機能シミュレーション部2は、性能シミュレーション部9により指示された変更後のパラメータ値を用いて対象プログラムの機能シミュレーションを再実行し、再実行した機能シミュレーションにおける機能ブロックの遷移を示すトレース情報5を生成し、性能情報変換部7は、機能シミュレーション部2によるシミュレーションの再実行時に生成されたトレース情報5を用いてトレース/性能パラメータ情報10を生成する。
Next, an embodiment in which control parameters are reset from the
The configuration of
In the present embodiment, the
In the present embodiment, the
図15は、制御用パラメータを必要とする機能ブロックのプログラム例である。
この例では、経路探索を再帰的に行う“RecursiveSearch”関数が設定されており、何らかの条件を満たすか、制御用パラメータである“MAX_SEARCH_LEVEL”に再帰実行回数が満たない場合に呼び出される。
この制御用パラメータである“MAX_SEARCH_LEVEL”は、通常、処理時間の制約を表している。
この例において、機能ブロックEが周期的に実行されるものとすると、”MAX_SEARCH_LEVEL”が再帰処理制限回数として周期内に処理が終えるように設定されている必要がある。
性能シミュレーション部9は、周期的に動作する機能ブロックEが周期時間内に処理を終了できなかったのを検知し、再帰処理が何回まで処理できたかの数値Nを性能フィードバック部12に通知し、性能フィードバック部12は、機能シミュレーション部2で使用されたシナリオデータ、性能シミュレーション部で使用されたハードウェア・アーキテクチャの構成/配置、及び、制御用パラメータ“MAX_SEARCH_LEVEL”に対応する値Nをフィードバック情報データベース13に保存し、機能シミュレーション部2の制御用パラメータである”MAX_SEARCH_LEVEL”をNに再設定し、機能シミュレーションを再実行できるようにする。つまり、シナリオデータ3の他のパラメータ等は変更することなく、“MAX_SEARCH_LEVEL”を値Nに変更して機能シミュレーション部2は機能シミュレーションを行う。
そして、性能情報変換部7は、“MAX_SEARCH_LEVEL”が値Nである機能シミュレーションの結果を示すトレース情報5を入力し、このトレース情報5に基づいてトレース/性能パラメータ情報10を生成する。
FIG. 15 is an example of a functional block program that requires control parameters.
In this example, a “Recursive Search” function for performing a route search recursively is set, and is called when a certain condition is satisfied or the control parameter “MAX_SEARCH_LEVEL” does not satisfy the recursive execution count.
This control parameter “MAX_SEARCH_LEVEL” usually represents processing time constraints.
In this example, if the function block E is periodically executed, “MAX_SEARCH_LEVEL” needs to be set so that the processing is completed within the cycle as the recursive processing limit number.
The
Then, the performance information conversion unit 7 inputs the
以上のように、本実施の形態によれば、性能シミュレーションから機能シミュレーションへのフィードバック機構を持たせ、また、試行した結果を保存しておくことにより、対象とするハードウェア・アーキテクチャに対して最適な制御用パラメータを導くことが可能となり、設計支援の利便性が向上する。 As described above, according to this embodiment, a feedback mechanism from performance simulation to function simulation is provided, and the result of the trial is saved, so that it is optimal for the target hardware architecture. Therefore, it is possible to derive a control parameter, and the convenience of design support is improved.
実施の形態7.
次に、性能シミュレーション部9から性能フィードバック部12を介して、性能シミュレーション部9にハードウェア構成が再設定される実施の形態を示す。
本実施の形態に係る情報処理装置100の構成は、図1に示したものと同様である。
なお、本実施の形態では、性能シミュレーション部9は、性能情報変換部7により生成されたトレース/性能パラメータ情報10を解析し、対象ハードウェア・アーキテクチャのハードウェア構成を変更するとともに、ハードウェア構成変更後の対象ハードウェア・アーキテクチャを用いた場合のトレース/性能パラメータ情報10を再生成するよう性能情報変換部7に指示する。本実施の形態では、性能シミュレーション部9は、予測実行性能情報解析部として機能する。
また、本実施の形態では、性能情報変換部7は、性能シミュレーション部9により指示されたハードウェア構成変更後の対象ハードウェア・アーキテクチャを用いた場合のトレース/性能パラメータ情報10を再生成する。
Embodiment 7 FIG.
Next, an embodiment in which the hardware configuration is reset in the
The configuration of
In the present embodiment, the
In this embodiment, the performance information conversion unit 7 regenerates the trace /
図16は、本実施の形態における性能予測の対象となるH/W構成の例である。
図16(a)で、当初プロセッサ数を4個に設定して性能シミュレーションを実行したところ、目標とする要求実行時間内に処理が完了し、更に余裕がある状況であることを検知し、当初プロセッサ4個で実行していたのを図16(b)のようにプロセッサ数を2個に変更して性能シミュレーションを再実行できるようにする。
つまり、性能シミュレーション部9は、プロセッサ数が4個のハードウェア構成に対して性能情報変換部7により生成されたトレース/性能パラメータ情報10を解析した結果、目標とする要求実行時間内に処理が完了し、更に余裕がある状況であることを検知した場合には、性能シミュレーション部9は、図16(b)のようにハードウェア構成をプロセッサ数が2個の構成に変更してトレース/性能パラメータ情報10を再生成するように性能情報変換部7に指示する。
そして、性能情報変換部7は、プロセッサが2個の場合の性能情報データを性能情報データベース6から抽出し、プロセッサが2個の場合のトレース/性能パラメータ情報10を生成する。
FIG. 16 is an example of an H / W configuration that is a target of performance prediction in the present embodiment.
In FIG. 16A, when the performance simulation was executed with the initial number of processors set to four, it was detected that the processing was completed within the target requested execution time and there was a margin, and the initial As shown in FIG. 16B, the number of processors that have been executed by four processors is changed to two so that the performance simulation can be re-executed.
That is, the
Then, the performance information conversion unit 7 extracts performance information data when there are two processors from the
以上のように、本実施の形態によれば、性能シミュレーション結果からのフィードバック機構を持たせることにより、最適なハードウェア・アーキテクチャを導くことが可能となり、設計支援の利便性が向上する。 As described above, according to the present embodiment, by providing a feedback mechanism from the performance simulation result, it is possible to derive an optimal hardware architecture, and the convenience of design support is improved.
実施の形態8.
次に、性能シミュレーション部9から性能フィードバック部12を介して、性能シミュレーション部9にハードウェア構成が再設定される他の実施の形態を示す。
なお、本実施の形態においても、情報処理装置100の構成は、図1に示したものと同様である。
また、本実施の形態においても、性能シミュレーション部9は、予測実行性能情報解析部として機能する。
Next, another embodiment in which the hardware configuration is reset in the
Also in the present embodiment, the configuration of the
Also in the present embodiment, the
図17は、本実施の形態における性能予測の対象となるH/W構成の例である。
図17(a)で、当初プロセッサ数を2個に設定して性能シミュレーションを実行したところ、目標とする要求実行時間内に処理が完了しないことを検知し、当初プロセッサ2個で実行していたのを図17(b)のようにプロセッサ数を4個に変更して性能シミュレーションを再実行できるようにする。
つまり、性能シミュレーション部9は、プロセッサ数が2個のハードウェア構成に対して性能情報変換部7により生成されたトレース/性能パラメータ情報10を解析した結果、目標とする要求実行時間内に処理が完了しなかったことを検知した場合には、性能シミュレーション部9は、図17(b)のようにハードウェア構成をプロセッサが4個の構成に変更してトレース/性能パラメータ情報10を再生成するように性能情報変換部7に指示する。
そして、性能情報変換部7は、プロセッサが4個の場合の性能情報データを性能情報データベース6から抽出し、プロセッサが4個の場合のトレース/性能パラメータ情報10を生成する。
FIG. 17 is an example of the H / W configuration that is the target of performance prediction in the present embodiment.
In FIG. 17A, when the performance simulation was executed with the initial number of processors set to two, it was detected that the processing was not completed within the target requested execution time, and was initially executed with two processors. As shown in FIG. 17B, the number of processors is changed to four so that the performance simulation can be re-executed.
That is, the
Then, the performance information conversion unit 7 extracts performance information data when there are four processors from the
以上のように、本実施の形態によれば、性能シミュレーション結果からのフィードバック機構を持たせることにより、最適なハードウェア・アーキテクチャを導くことが可能となり、設計支援の利便性が向上する。 As described above, according to the present embodiment, by providing a feedback mechanism from the performance simulation result, it is possible to derive an optimal hardware architecture, and the convenience of design support is improved.
実施の形態9.
次に、シミュレーション対象システムの一部機能の再設計支援を主な目的として性能予測を行う場合の実施の形態を示す。
なお、本実施の形態においても、情報処理装置100の構成は、図1に示したものと同様である。
また、本実施の形態においても、性能シミュレーション部9は、予測実行性能情報解析部として機能する。
Next, an embodiment in the case where performance prediction is performed mainly for redesign support of a part of functions of the simulation target system will be described.
Also in the present embodiment, the configuration of the
Also in the present embodiment, the
図21(a)に示す既存システムの一部である機能ブロックCを機能ブロックC’に置換えて図21(b)に示すように一部機能を再設計する際に、まず、図21(a)に示す既存システムの機能シミュレーションを実行し、トレース情報を生成する。
次に予測実行性能情報生成部において、機能ブロックCに関する性能情報の変わりに、未実装の機能ブロックC’の性能目標値を使用して予測実行性能情報を生成する。
この予測実行性能情報を用いて性能シミュレーションを実施する。
When the functional block C which is a part of the existing system shown in FIG. 21A is replaced with the functional block C ′ and a partial function is redesigned as shown in FIG. 21B, first, FIG. ) To execute the functional simulation of the existing system and generate trace information.
Next, the predicted execution performance information generation unit generates predicted execution performance information using the performance target value of the unimplemented function block C ′ instead of the performance information related to the function block C.
A performance simulation is performed using the predicted execution performance information.
以上のように、本実施の形態によれば、性能情報データベースの情報を用いずに任意の性能値により予測実行性能情報を生成する機構を持たせることにより、個別の機能ブロックの性能目標が妥当であるかの検証が行なえるようになり、設計支援の利便性が向上する。 As described above, according to the present embodiment, by providing a mechanism for generating predicted execution performance information with an arbitrary performance value without using information in the performance information database, the performance target of each functional block is valid. This makes it possible to verify whether or not the design support is convenient.
ここで、実施の形態1〜9で説明した情報処理装置の特徴を以下にて再言する。 Here, the characteristics of the information processing apparatus described in the first to ninth embodiments will be described again.
実施の形態1〜9では、以下の機能部を備え、ソフトウェアにより実現される機能とハードウェア・アーキテクチャに起因する性能とを各々独立、もしくは連係して検証・評価可能とすることを特徴とする情報処理装置について説明した。
(a)機能シミュレーション部での模擬対象の制御システムのモデルや制御用パラメータを選択・設定する機能選択部、
(b)複数の制御プログラムにより構成された制御システムの機能をシミュレーションし、シミュレーション実行内容をトレース情報として出力するとともに実行結果を出力する機能シミュレーション部、
(c)性能模擬の対象となるハードウェア・アーキテクチャを選択する性能選択部、
(d)性能選択部により指定されたハードウェアの性能を性能情報データベースから取り出し、トレース情報と合成して、トレース/性能パラメータ情報を生成する性能情報変換部、
(e)トレース/性能パラメータ情報を入力とし、シミュレーション対象ハードウェア・アーキテクチャにおけるハードウェア資源の利用を演算することにより性能結果を出力すると共に性能フィードバック部に対してフィードバック情報を出力する性能シミュレーション部、
(f)性能シミュレーション部より入力されたフィードバック情報を元に機能シミュレーション部の制御用パラメータを自動的に再設定する性能フィードバック部。
In the first to ninth embodiments, the following functional units are provided, and the functions realized by software and the performance resulting from the hardware architecture can be verified or evaluated independently or in conjunction with each other. The information processing apparatus has been described.
(A) a function selection unit for selecting and setting a model of a control system to be simulated and a control parameter in the function simulation unit;
(B) A function simulation unit that simulates the function of a control system configured by a plurality of control programs, outputs the simulation execution contents as trace information, and outputs the execution results;
(C) a performance selection unit that selects a hardware architecture to be subjected to performance simulation;
(D) a performance information conversion unit that extracts the performance of the hardware specified by the performance selection unit from the performance information database and combines it with the trace information to generate trace / performance parameter information;
(E) a performance simulation unit that receives the trace / performance parameter information as input and outputs a performance result by calculating the use of hardware resources in the simulation target hardware architecture and outputs feedback information to the performance feedback unit;
(F) A performance feedback unit that automatically resets the control parameters of the function simulation unit based on feedback information input from the performance simulation unit.
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、トレース情報として、シミュレーション対象となる制御システムにおける任意の規模のプログラムを単位とした機能ブロックにおいて、各機能ブロックの実行順序が判別可能な論理的な時刻情報を時系列で記録することを特徴とする。
In addition, the information processing apparatus according to
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、時系列のトレース情報として、機能ブロック内における分岐パターンを併せて記録することを特徴とする。
In addition, the information processing apparatuses according to
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、時系列のトレース情報として、実行時間性能に影響を与え得る実行時パラメータを併せて記録することを特徴とする。
In addition, the information processing apparatuses according to
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、時系列のトレース情報として、IOを行なったサイズ、回数、inかoutか、IO対象などを併せて記録することを特徴とする。 In addition, the information processing apparatuses according to the first to ninth embodiments are characterized by recording the size, number of times, in / out, IO target, and the like of IO as time-series trace information.
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、性能情報データベースとして、各機能ブロックにおける性能情報データを複数のハードウェア・アーキテクチャに関して備えることを特徴とする。 In addition, the information processing apparatuses according to the first to ninth embodiments are characterized in that the performance information database includes performance information data in each functional block regarding a plurality of hardware architectures.
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、性能情報データベースの性能情報データとして、機能ブロックにおけるCPU使用時間を記録することを特徴とする。
In addition, the information processing apparatuses according to
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、性能情報データベースの性能情報データとして、各機能ブロックにおけるメモリ、IO帯域などのハードウェアリソース利用量を併せて記録することを特徴とする。
In addition, the information processing apparatuses according to
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、性能情報データベースの性能情報データとして、各機能ブロックにおけるハードウェアリソース利用量として、実行時パラメータに対応した計算式を併せて記録することを特徴とする。 In addition, the information processing apparatus according to the first to ninth embodiments records the calculation formula corresponding to the runtime parameter as the hardware resource usage amount in each functional block as the performance information data of the performance information database. Features.
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、トレース/性能パラメータ情報として、機能シミュレーション部が出力したトレース情報と同様の機能ブロック単位での論理的な時刻情報と、その機能ブロックが任意のハードウェア・アーキテクチャ上で消費するリソース利用量を時系列で保持することを特徴とする。
In addition, the information processing apparatuses according to
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、トレース/性能パラメータ情報として、機能ブロック単位ではなく、機能ブロック内の分岐パターンで分割される単位で、任意のハードウェア・アーキテクチャ上で消費するリソース利用量を保持することを特徴とする。
In addition, the information processing apparatus according to
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、トレース情報を取得する単位となる機能ブロックを個別に任意のハードウェア・アーキテクチャ上で動作させる指定を行うことが可能であることを特徴とする。 In addition, the information processing apparatus according to the first to ninth embodiments is characterized in that it is possible to individually specify a function block as a unit for acquiring trace information to operate on an arbitrary hardware architecture. To do.
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、ハードウェア・アーキテクチャの構成、配置を利用者が性能選択部を介して指定を行うことが可能であることを特徴とする。
The information processing apparatuses according to
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、性能情報データベースに保存する性能情報データを生成する為にハードウェア・アーキテクチャのカタログ仕様を用いて算出された性能情報データだけではなく、シミュレーション対象となる制御システムで使用されている制御プログラムを機能ブロック単位に切出して作成したベンチマークプログラムを該当するハードウェア・アーキテクチャ上で実際に動作させて性能情報データを収集することにより、性能シミュレーションの精度を高めることを特徴とする。 In addition, the information processing apparatus according to the first to ninth embodiments is not limited to the performance information data calculated using the hardware architecture catalog specification in order to generate the performance information data stored in the performance information database. Accuracy of performance simulation by collecting performance information data by actually running benchmark programs created by cutting out the control program used in the target control system in units of functional blocks on the corresponding hardware architecture It is characterized by raising.
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、性能情報データベースに保存されていない架空の性能情報データを設定した架空のハードウェア・アーキテクチャを一部、もしくは全てで用いるように性能選択部で指定でき、架空のハードウェア・アーキテクチャを対象とした性能シミュレーションを行えることを特徴とする。 Further, the information processing apparatus according to the first to ninth embodiments uses a performance selection unit so as to use a part or all of a fictitious hardware architecture in which fictitious performance information data not stored in the performance information database is set. It is possible to specify performance with a performance simulation for a fictitious hardware architecture.
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、機能シミュレーション部で検証された機能に対して、性能シミュレーション部で性能評価を行った結果、性能的に機能を満足できない場合などに性能シミュレーション部からのフィードバック情報を性能フィードバック部を介して受けて機能シミュレーション部での機能パラメータを自動的に再設定し、再度機能シミュレーションを実行可能とすることを特徴とする。
In addition, the information processing apparatus according to
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、機能シミュレーション部で検証された機能に対して,性能シミュレーション部で性能評価を行った結果,使用したハードウェアリソース(CPU数等)や要求性能を満足できない場合,機能ブロックのハードウェアリソースへの割り付け方や,使用するハードウェアリソース数を再設定して再度,性能シミュレーション部で性能評価を行うことを特徴とする。 In addition, the information processing apparatus according to the first to ninth embodiments performs performance evaluation on the function verified by the function simulation unit by the performance simulation unit, and as a result, uses hardware resources (number of CPUs, etc.) and requests. If the performance cannot be satisfied, it is characterized in that the performance simulation unit again performs the performance evaluation after resetting the allocation method of the functional blocks to the hardware resources and the number of hardware resources to be used.
また、実施の形態1〜9に係る情報処理装置は、性能シミュレーション部からのフィードバック情報を性能フィードバック部において、シナリオデータ、及び、性能シミュレーションを行ったハードウェア・アーキテクチャの情報と関連付けてフィードバック情報データベースとして保存することを特徴とする。 Further, the information processing apparatus according to the first to ninth embodiments associates feedback information from the performance simulation unit with the scenario data and the hardware architecture information that has performed the performance simulation in the performance feedback unit. It is characterized by storing as.
1 機能選択部、2 機能シミュレーション部、3 シナリオデータ、4 実行結果、5 トレース情報、6 性能情報データベース、7 性能情報変換部、8 性能選択部、9 性能シミュレーション部、10 トレース/性能パラメータ情報、11 性能結果、12 性能フィードバック部、13 フィードバック情報データベース、100 情報処理装置。 1 function selection unit, 2 function simulation unit, 3 scenario data, 4 execution result, 5 trace information, 6 performance information database, 7 performance information conversion unit, 8 performance selection unit, 9 performance simulation unit, 10 trace / performance parameter information, 11 performance result, 12 performance feedback unit, 13 feedback information database, 100 information processing apparatus.
Claims (10)
性能予測の対象となる対象ハードウェア・アーキテクチャを選択する性能選択部と、
前記対象プログラムが前記対象ハードウェア・アーキテクチャを用いて前記トレース情報に示される機能ブロックの遷移に従って実行される場合の前記対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を示す予測実行性能情報を生成する予測実行性能情報生成部と、
複数のハードウェア・アーキテクチャの各々に対して、前記対象プログラムを実行する場合の各ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を算出するための予測実行性能計算式を機能ブロックごとに記憶する性能情報データベースとを有し、
前記予測実行性能生成部は、
前記性能情報データベースから、前記トレース情報に示される機能ブロックごとに前記対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能計算式を抽出し、抽出した予測実行性能計算式を用いて予測実行性能を算出して予測実行性能情報を生成することを特徴とする情報処理装置。 A function simulation unit that executes a simulation of a target program composed of a plurality of function blocks, and generates trace information indicating transitions of the function blocks in the executed simulation;
A performance selection unit that selects a target hardware architecture for performance prediction;
Predictive execution for generating predicted execution performance information indicating the predicted execution performance of the target hardware architecture when the target program is executed according to the transition of the functional block indicated by the trace information using the target hardware architecture A performance information generator ,
A performance information database that stores, for each functional block, a predicted execution performance formula for calculating a predicted execution performance of each hardware architecture when executing the target program for each of a plurality of hardware architectures; Have
The predicted execution performance generation unit
From the performance information database, a predicted execution performance calculation formula of the target hardware architecture is extracted for each functional block indicated in the trace information, and a predicted execution performance is calculated using the extracted predicted execution performance calculation formula to be predicted. An information processing apparatus that generates execution performance information .
ハードウェア・アーキテクチャの実行性能に影響を与え得るパラメータ値が機能ブロックごとに示されたトレース情報を生成し、
前記予測実行性能生成部は、
前記性能情報データベースから抽出した予測実行性能計算式と前記トレース情報に示された対応する機能ブロックのパラメータ値とを用いて予測実行性能を算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The function simulation unit
Generates trace information where parameter values that can affect the execution performance of the hardware architecture are shown for each functional block,
The predicted execution performance generation unit
2. The information processing according to claim 1 , wherein the predicted execution performance is calculated using a predicted execution performance calculation formula extracted from the performance information database and a parameter value of a corresponding functional block indicated in the trace information. apparatus.
機能ブロックに任意数のサブ機能ブロックが含まれる対象プログラムに対するシミュレーションを実行し、サブ機能ブロックの遷移を示すトレース情報を生成し、
前記性能情報データベースは、
予測実行性能計算式をサブ機能ブロックごとに記憶し、
前記予測実行性能生成部は、
前記性能情報データベースから、前記トレース情報に示されるサブ機能ブロックごとに前記対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能計算式を抽出し、
前記対象プログラムが前記対象ハードウェア・アーキテクチャを用いて前記トレース情報に示されるサブ機能ブロックの遷移に従って実行される場合の前記対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を、抽出した予測実行性能計算式を用いて算出して、予測実行性能情報を生成することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The function simulation unit
Execute a simulation for the target program that contains any number of sub function blocks in the function block, generate trace information indicating the transition of the sub function block,
The performance information database is
Store the predicted execution performance formula for each sub-function block,
The predicted execution performance generation unit
From the performance information database, extract the predicted execution performance calculation formula of the target hardware architecture for each sub-function block indicated in the trace information,
A predicted execution performance calculation formula obtained by extracting the predicted execution performance of the target hardware architecture when the target program is executed according to the transition of the sub-function block indicated in the trace information using the target hardware architecture. It is calculated by using information processing apparatus according to claim 1, wherein the generating a predicted execution performance information.
ハードウェア・アーキテクチャの実行性能に影響を与え得るパラメータ値がサブ機能ブロックごとに示されたトレース情報を生成し、
前記予測実行性能生成部は、
前記性能情報データベースから抽出した予測実行性能計算式と前記トレース情報に示された対応するサブ機能ブロックのパラメータ値とを用いて予測実行性能を算出することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 The function simulation unit
Generates trace information with parameter values that can affect the execution performance of the hardware architecture shown for each sub-function block,
The predicted execution performance generation unit
The information according to claim 3 , wherein the predicted execution performance is calculated using a predicted execution performance calculation formula extracted from the performance information database and a parameter value of a corresponding sub-function block indicated in the trace information. Processing equipment.
機能ブロックにサブ機能ブロックとして分岐パターンが含まれる対象プログラムに対するシミュレーションを実行し、分岐パターンの遷移を示すトレース情報を生成し、
前記予測実行性能情報生成部は、
前記対象プログラムが前記対象ハードウェア・アーキテクチャを用いて前記トレース情報に示される分岐パターンの遷移に従って実行される場合の前記対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を示す予測実行性能情報を生成することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 The function simulation unit
Execute a simulation for the target program that contains a branch pattern as a sub-function block in the function block, generate trace information indicating the transition of the branch pattern
The predicted execution performance information generation unit
Generating predicted execution performance information indicating the predicted execution performance of the target hardware architecture when the target program is executed according to a branch pattern transition indicated in the trace information using the target hardware architecture; The information processing apparatus according to claim 3.
前記対象プログラムの各機能ブロックのハードウェア割り当て形態を指定する機能選択部を有し、
前記機能シミュレーション部は、
前記機能選択部により指定されたハードウェア割り当て形態に合わせて前記対象プログラムに対するシミュレーションを実行し、実行したシミュレーションにおける機能ブロックの遷移を示すトレース情報を生成し、
前記性能選択部は、
前記対象ハードウェア・アーキテクチャとして、前記機能選択部により指定されたハードウェア割り当て形態に合致するハードウェア・アーキテクチャを選択し、
前記予測実行性能情報生成部は、
前記機能選択部により指定されたハードウェア割り当て形態に合致するハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を前記トレース情報に示される機能ブロックの遷移に従って示す予測実行性能情報を生成することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus further includes:
A function selection unit for designating a hardware allocation form of each functional block of the target program;
The function simulation unit
Execute a simulation for the target program in accordance with the hardware allocation form specified by the function selection unit, generate trace information indicating the transition of the function block in the executed simulation,
The performance selector is
As the target hardware architecture, select a hardware architecture that matches the hardware allocation form specified by the function selection unit,
The predicted execution performance information generation unit
The predicted execution performance information indicating the predicted execution performance of the hardware architecture that matches the hardware allocation mode specified by the function selection unit according to the transition of the function block indicated in the trace information is generated. The information processing apparatus according to 1.
前記機能シミュレーション部による前記対象プログラムのシミュレーション結果を解析し、前記対象プログラムのシミュレーションに用いたいずれかのパラメータ値を変更するとともに、変更後のパラメータ値を用いて前記対象プログラムのシミュレーションを再実行するよう前記機能シミュレーション部に指示するシミュレーション解析部を有し、
前記機能シミュレーション部は、
前記シミュレーション解析部により指示された変更後のパラメータ値を用いて前記対象プログラムのシミュレーションを再実行し、再実行したシミュレーションにおける機能ブロックの遷移を示すトレース情報を生成し、
前記予測実行性能情報生成部は、
前記機能シミュレーション部によるシミュレーションの再実行時に生成されたトレース情報を用いて予測実行性能情報を生成することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus further includes:
Analyzing the simulation result of the target program by the functional simulation unit, changing any parameter value used for the simulation of the target program, and re-executing the simulation of the target program using the changed parameter value A simulation analysis unit for instructing the function simulation unit,
The function simulation unit
Re-execute the simulation of the target program using the changed parameter value instructed by the simulation analysis unit, and generate trace information indicating the transition of the functional block in the re-executed simulation,
The predicted execution performance information generation unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein predicted execution performance information is generated using trace information generated when the simulation is re-executed by the function simulation unit.
前記予測実行性能情報生成部により生成された予測実行性能情報を解析し、前記対象ハードウェア・アーキテクチャのハードウェア構成を変更するとともに、ハードウェア構成変更後の対象ハードウェア・アーキテクチャを用いた場合の予測実行性能情報を再生成するよう前記予測実行性能情報生成部に指示する予測実行性能情報解析部を有し、
前記予測実行性能情報生成部は、
前記予測実行性能情報解析部により指示されたハードウェア構成変更後の対象ハードウェア・アーキテクチャを用いた場合の予測実行性能情報を再生成することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus further includes:
Analyzing the predicted execution performance information generated by the predicted execution performance information generation unit, changing the hardware configuration of the target hardware architecture, and using the target hardware architecture after the hardware configuration change A predicted execution performance information analysis unit that instructs the predicted execution performance information generation unit to regenerate predicted execution performance information;
The predicted execution performance information generation unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the predicted execution performance information when the target hardware architecture after the hardware configuration change instructed by the predicted execution performance information analysis unit is used is regenerated.
コンピュータが、性能予測の対象となる対象ハードウェア・アーキテクチャを選択する性能選択ステップと、
前記対象プログラムが前記対象ハードウェア・アーキテクチャを用いて前記トレース情報に示される機能ブロックの遷移に従って実行される場合の前記対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を示す予測実行性能情報を、コンピュータが生成する予測実行性能情報生成ステップとを有し、
前記予測実行性能情報生成ステップにおいて、
コンピュータが、
複数のハードウェア・アーキテクチャの各々に対して、前記対象プログラムを実行する場合の各ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を算出するための予測実行性能計算式を機能ブロックごとに記憶する性能情報データベースから、
前記トレース情報に示される機能ブロックごとに前記対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能計算式を抽出し、抽出した予測実行性能計算式を用いて予測実行性能を算出して予測実行性能情報を生成することを特徴とする情報処理方法。 A functional simulation step in which a computer executes a simulation of a target program composed of a plurality of functional blocks, and generates trace information indicating a transition of functional blocks in the executed simulation;
A performance selection step in which the computer selects a target hardware architecture for performance prediction;
A computer generates predicted execution performance information indicating the predicted execution performance of the target hardware architecture when the target program is executed according to the transition of the functional block indicated in the trace information using the target hardware architecture have a prediction execution performance information generating step of,
In the predicted execution performance information generation step,
Computer
From a performance information database that stores, for each functional block, a predicted execution performance formula for calculating the predicted execution performance of each hardware architecture when executing the target program for each of a plurality of hardware architectures ,
A predicted execution performance calculation formula of the target hardware architecture is extracted for each functional block indicated in the trace information, and a predicted execution performance is calculated using the extracted predicted execution performance calculation formula to generate predicted execution performance information . An information processing method characterized by the above.
性能予測の対象となる対象ハードウェア・アーキテクチャを選択する性能選択処理と、
前記対象プログラムが前記対象ハードウェア・アーキテクチャを用いて前記トレース情報に示される機能ブロックの遷移に従って実行される場合の前記対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を示す予測実行性能情報を生成する予測実行性能情報生成処理とをコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記予測実行性能情報生成処理において、
コンピュータに、
複数のハードウェア・アーキテクチャの各々に対して、前記対象プログラムを実行する場合の各ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能を算出するための予測実行性能計算式を機能ブロックごとに記憶する性能情報データベースから、
前記トレース情報に示される機能ブロックごとに前記対象ハードウェア・アーキテクチャの予測実行性能計算式を抽出させ、抽出された予測実行性能計算式を用いて予測実行性能を算出して予測実行性能情報を生成させることを特徴とするプログラム。 A function simulation process for executing a simulation of a target program composed of a plurality of functional blocks and generating trace information indicating the transition of the functional blocks in the executed simulation
A performance selection process for selecting a target hardware architecture for performance prediction;
Predictive execution for generating predicted execution performance information indicating the predicted execution performance of the target hardware architecture when the target program is executed according to the transition of the functional block indicated by the trace information using the target hardware architecture A program for causing a computer to execute performance information generation processing ,
In the predicted execution performance information generation process,
On the computer,
From a performance information database that stores, for each functional block, a predicted execution performance formula for calculating the predicted execution performance of each hardware architecture when executing the target program for each of a plurality of hardware architectures ,
The predicted execution performance calculation formula of the target hardware architecture is extracted for each functional block indicated in the trace information, and the predicted execution performance information is generated by using the extracted predicted execution performance calculation formula to generate the predicted execution performance information. A program characterized by letting
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