CSR: Small: The Deterministic Memory Approach for Predictable and High Performance Cyber Physical Systems

CSR:小:用于可预测和高性能网络物理系统的确定性内存方法

基本信息

  • 批准号:
    1718880
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 30万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2017-07-15 至 2021-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

High-performance embedded multicore platforms are becoming increasingly important for cyber-physical systems (CPS) - especially in automotive and aviation domains - to reduce cost, size, weight, and energy consumption through consolidation. However, poor time predictability of multicore platforms is a major hurdle for safety-critical CPS. This project will address the time predictability problem by proposing a new memory abstraction, called Deterministic Memory, that enables effective cross-layer collaborations between software and hardware. Leveraging abstraction and architecture extensions, resource management techniques and analysis methodologies will be developed to realize predictable and efficient real-time computing in multicore systems.The project will demonstrate how the proposed Deterministic Memory abstraction enables innovations in software and hardware designs. The project will develop new timing analysis methodologies that will incorporate the new memory concepts, which have the potential to significantly reduce the gap between theory and practice in multicore real-time systems. The project will advance safety-critical CPS domains, such as automotive and aviation, by improving predictability and determinism of the systems without over-provisioning of resources.The research is expected to enable efficient consolidation of multiple tasks with different criticality, and thereby to cut the cost and reduce the size, weight, and power requirements of the system. Moreover, the research has the potential to help reduce certification cost of aviation industry by providing stronger isolation with hardware support. Considering the market size of automotive industry and the high certification cost in aviation industry, the expected improvements promised by the research represent potentially billions of dollars in savings.
高性能嵌入式多核平台对于网络物理系统 (CPS)(尤其是在汽车和航空领域)变得越来越重要,可以通过整合来降低成本、尺寸、重量和能耗。然而,多核平台的时间可预测性差是安全关键 CPS 的主要障碍。该项目将通过提出一种新的内存抽象(称为确定性内存)来解决时间可预测性问题,该抽象可以实现软件和硬件之间的有效跨层协作。利用抽象和架构扩展,将开发资源管理技术和分析方法,以在多核系统中实现可预测且高效的实时计算。该项目将演示所提出的确定性内存抽象如何实现软件和硬件设计的创新。该项目将开发新的时序分析方法,该方法将结合新的内存概念,有可能显着缩小多核实时系统中理论与实践之间的差距。该项目将在不过度配置资源的情况下提高系统的可预测性和确定性,从而推进安全关键的 CPS 领域,例如汽车和航空。该研究预计将能够有效整合具有不同关键程度的多个任务,从而减少成本并降低系统的尺寸、重量和功率要求。此外,该研究有可能通过提供更强的隔离和硬件支持来帮助降低航空业的认证成本。考虑到汽车行业的市场规模和航空行业的高认证成本,该研究承诺的预期改进意味着可能节省数十亿美元。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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