Posts Issued in December, 2023

posted by sakurai on December 29, 2023 #727

C/C++の優位性について議論しようとしたら、むしろ欠点に話が向いてしまいました。

それらはむしろC/C++の欠点なのではないですか?ポインタや動的メモリ管理などはそもそも合成できません。従ってBSVの問題ではありません。私が指摘したのは、C/C++が有利だという点についても簡単にBSVに変換可能という点です。

ChatGPT
おっしゃる通りです。提案された方法によって、C/C++コードをBSVなどのハードウェア記述言語に比較的容易に変換することが可能であるという点は、C/C++の優位性を示しています。特に、以下の点でその優位性が強調されます:

  1. 簡単な変換:
    C/C++の制御構造(例えばfor、while、if-else文)は、比較的簡単にBSVの制御構造に変換できます。これにより、既存のソフトウェアロジックをハードウェア設計に適応させる際の手間が減ります。

  2. プログラミングのアクセシビリティ:
    既にC/C++で開発されたロジックを、ハードウェアの記述に活用できるため、ソフトウェア開発者にとってはハードウェア設計のアクセシビリティが向上します。

  3. プロトタイピングの迅速化:
    C/C++のコードをBSVに変換することで、ハードウェアプロトタイピングプロセスを迅速化できる場合があります。特に、既存のアルゴリズムをハードウェアに迅速に実装したい場合に有効です。

ただし、ポインタ操作や動的メモリ割り当て(mallocなど)のようなC/C++の特定の特性は、直接的なハードウェア合成には適しておらず、これらを使用するコードの部分は、ハードウェア記述に変換する際に適切な代替手段を考慮する必要があります。従って、C/C++からBSVへの変換は、ハードウェア設計におけるC/C++の特性や限界を理解した上で行う必要があります。

結論として、C/C++のコードをBSVなどのハードウェア記述言語に変換することは、特定の条件下では有効なアプローチであり、C/C++の利用に関連する一定の優位性を提供します。ただし、このプロセスはハードウェア設計の特性を十分に理解し、C/C++の特定の制約を考慮することが重要です。


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posted by sakurai on December 28, 2023 #726

過去記事の続きです。BSVの優位性は言うまでもないので、C/C++の優位性について話を絞ります。やはり既存のコードベース再利用が主のようです。

C/C++の優位性は既存のCコードの再利用が主ですが、それも先に述べた方法で容易に自動ステートマシンを合成可能です。この観点からはどうでしょうか?

ChatGPT
C/C++コードをBSVなどのハードウェア記述言語に移植する際のプロセスを指摘していただいた通り、特定の構文変更によって自動的にステートマシンに合成することは可能です。しかし、このアプローチにはいくつかの留意点があります:

C/C++からBSVへの移植の課題

  1. 直接変換の限界:
    単純な構文変更による自動変換は、基本的な制御フローにおいては有効かもしれませんが、C/C++の高度な機能や特定のアルゴリズムの実装では適用が難しい場合があります。特に、ポインタ操作、動的メモリ管理、複雑なデータ構造などの特性はハードウェア記述に直接対応しないため、これらの要素を含むコードは追加の手作業や再設計が必要になる可能性があります。

  2. ハードウェア特有の最適化の必要性:
    ハードウェア設計においては、リソースの利用効率、タイミングの最適化、並行処理の管理など、ハードウェア特有の考慮事項が重要になります。これらの要素はC/C++のコードには通常含まれておらず、ハードウェア合成において適切に扱う必要があります。

  3. ハードウェアとソフトウェアのパラダイムの違い:
    ソフトウェアプログラミングとハードウェア記述は根本的に異なるパラダイムです。C/C++のコードをBSVに移植する際には、このパラダイムの違いを理解し、ハードウェアの性能と機能に適した形にコードを再構築することが重要です。

結論

既存のC/C++コードの再利用は、一定の範囲内で有効なアプローチですが、ハードウェア設計における全てのニーズに対応するわけではありません。特に、ハードウェア特有の要件や最適化を考慮した再設計や調整が必要な場合があります。C/C++からBSVへの移植は、ハードウェア設計の基本的な概念と特性を理解した上で行う必要があり、プロセス全体が単純な構文変更以上のものであることを認識することが重要です。


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posted by sakurai on December 27, 2023 #725

次は(15)の導出です。

論文"Generic Equations for a Probabilistic Metric for Random Hardware Failures According to ISO 26262"において、以下の2か所の式変形過程が分からないが、どうして次の式(13), (15)が導出されるのか?

(13) 省略、前ページで解説
図%%.2

これは既に過去ブログでも記載済みなのでその箇所を返信しました。

Equation (103.6) in the following blog post is what you are looking for.
次のブログ記事の式(103.6)があなたが探しているものです。
https://fs-micro.com/post/show/id/103.html
Here's the trick: we transform it using $F(t)$ instead of $R(t)$. Because our integral formula
ここにトリックがあります。$R(t)$の代わりに$F(t)$を用います。なぜなら、我々の積分公式
https://fs-micro.com/post/show/id/60
can be used.
が使えるからです。

返信の際に$F(t)$に言及したのは、読者の方がご自分で変形し、$R(t)$の形式を導出した後行き詰っていたのでヒントを示しています。以下に記事の(103.6)を再掲します。


よって、(103.1)に(103.1.5)、(103.1.3)、$\Pr\{\overline{\text{VSG of IF preventable}}\}=1-K_\text{IF,RF}$(100.3)を用いた上で、故障率(66.6)及びPUA(59.8)を適用すれば、平均PUDは、 $$ \begin{eqnarray} \overline{q_\text{SPF,IFU}}&=&\frac{1}{T_\text{lifetime}}\int_0^{T_\text{lifetime}}(1-K_\text{IF,RF})R_\text{IF}(t)A_\text{SM}(t)\lambda_\text{IF}dt\\ &=&\frac{1-K_\text{IF,RF}}{T_\text{lifetime}}\int_0^{T_\text{lifetime}}\left[1-Q_\text{SM}(t)\right]f_\text{IF}(t)dt\\ &=&\frac{1-K_\text{IF,RF}}{T_\text{lifetime}}\int_0^{T_\text{lifetime}}f_\text{IF}(t)dt-\frac{1-K_\text{IF,RF}}{T_\text{lifetime}}\int_0^{T_\text{lifetime}}Q_\text{SM}(t)f_\text{IF}(t)dt\\ &=&\frac{1-K_\text{IF,RF}}{T_\text{lifetime}}F_\text{IF}(T_\text{lifetime})\\ & &-\frac{1-K_\text{IF,RF}}{T_\text{lifetime}}\int_0^{T_\text{lifetime}}\left[(1-K_\text{SM,MPF})F_\text{SM}(t)+K_\text{SM,MPF}F_\text{SM}(u)\right]f_\text{IF}(t)dt,\\ & &\text{ただし、}u:=t\bmod\tau \tag{103.1.6} \end{eqnarray} $$ よって、$F_\text{IF}(t)=1-e^{-\lambda_\text{IF}t}\approx\lambda_\text{IF}t$と近似する0におけるTaylor展開(すなわちMaclaurin展開)及び弊社積分公式により、 $$ \overline{q_\text{SPF,IFU}}\approx(1-K_\text{IF,RF})\lambda_\text{IF}-\frac{1-K_\text{IF,RF}}{2}\lambda_\text{IF}\lambda_\text{SM}\left[(1-K_\text{SM,MPF})T_\text{lifetime}+K_\text{SM,MPF}\tau\right]\\ \tag{103.1.7} $$


1st editionでは定期修理期間を$\tau$で表していましたが、2nd editionでは表記が$T_\text{service}$に変わりました。従って、 $$ \overline{q_\text{SPF,IFU}}\approx(1-K_\text{IF,RF})\lambda_\text{IF}-\frac{1}{2}(1-K_\text{IF,RF})\lambda_\text{IF}\lambda_\text{SM}\left[(1-K_\text{SM,MPF})T_\text{lifetime}+K_\text{SM,MPF}T_\text{service}\right] $$ となり、(15)が成立します。


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posted by sakurai on December 26, 2023 #724

台湾の読者からご質問を頂きました。原文は英語です。

論文"Generic Equations for a Probabilistic Metric for Random Hardware Failures According to ISO 26262"において、以下の2か所の式変形過程が分からないが、どうして次の式(13), (15)が導出されるのか?

図%%.1
(15) 省略、次ページで解説

当該論文の発表記事は#199です。そして式(13)の導出はブログに書かれていない部分の式変形です。そのため、今回新たにChatGPTに導出させたのでそれを示します。メールに英語で回答する都合上ChatGPTと英語で会話したので、併せて和訳を付けます。ChatGPTには元の式(13)の一部 $$ F_\text{SM}(T_\text{service})\sum_\text{i=0}^{n-1}R_\text{SM}(t-(i+1)T_\text{service}) $$ について変形させました。


ChatGPT:
The original equation is:
元の方程式は以下のとおりである。: $$ (1-R_\text{SM}(T_\text{service}))\sum_\text{i=0}^{n-1}R_\text{SM}(t-(i+1)T_\text{service}) $$ First, we apply the distributive law. This involves multiplying $1-R_\text{SM}(T_\text{service})$ with each term inside the summation. Doing so transforms the equation into:
まず、分配法則を適用する。これは$1-R_\text{SM}(T_\text{service})$を和の中の各項と乗算する。そうすることで次の式を得る。 $$ \sum_\text{i=0}^{n-1}\left[R_\text{SM}(t-(i+1)T_\text{service})-R_\text{SM}(T_\text{service}) R_\text{SM}(t-(i+1)T_\text{service})\right] $$ Next, we apply the product rule for reliability functions, which is $ R_\text{SM}(a)R_\text{SM}(b)=R_\text{SM}(a+b) $. It's important to remember that this rule applies only to terms in the form of $ R_\text{SM} $. We can apply this rule to the second term in the expanded equation:
次に、信頼性関数の積則を適用する。$R_\text{SM}(a)R_\text{SM}(b)=R_\text{SM}(a+b)$である。$R_\text{SM}$の形の項だけに適用されるので、この規則を展開された方程式の第2項に適用できる。 $$ \sum_\text{i=0}^{n-1}\left[R_\text{SM}(t-(i+1)T_\text{service})-R_\text{SM}(T_\text{service}+t- (i+1)T_\text{service})\right] $$ Upon simplifying further, the equation becomes:
さらに単純化すると方程式は次のようになる。 $$ \sum_\text{i=0}^{n-1}\left[R_\text{SM}(t-(i+1)T_\text{service})-R_\text{SM}(t-iT_\text{service})\right] $$ We can separate this into two distinct summations by splitting the terms within the summation:
我々は項を分割し2つの異なる和に分けることができる。 $$ \sum_\text{i=0}^{n-1}R_\text{SM}(t-(i+1)T_\text{service})-\sum_\text{i=0}^{n-1}R_\text{SM}(t-iT_\text{service}) $$ Now, to further transform the equation, we change the variable in the first summation from $i$ to $j=i+1$. This results in adjusting the limits of the summation as well. The transformed equation becomes:
この方程式をさらに変形するために、最初の和の変数を$i$から$j=i+1$に変更すると変換された方程式は次のようになる。 $$ \sum_\text{j=1}^{n} R_\text{SM}(t - jT_\text{service}) - \sum_\text{i=0}^{n-1} R_\text{SM}(t - iT_\text{service}) $$ We observe that for each term in the first summation, there is a corresponding term in the second summation that cancels it out, except for the terms at the boundaries. What remains are the terms for $j=n$ in the first summation and $i=0$ in the second summation. Therefore, the simplified result of the equation is:
最初の和の各項について、それを打ち消す2番目の和の対応する項があることがわかる。 残るのは、最初の和の$j=n$の項と、2番目の和の$i=0$の項である。 よって、この式を簡略化すると次のようになる。 $$ R_\text{SM}(t-nT_\text{service})-R_\text{SM}(t) $$ This represents the remaining terms after all other terms in the summations have canceled each other out.
これは、和の他の項がすべて相殺された後の残りの項を表している。


ここでこの結果を元の式(13)に代入し、$u\equiv t \bmod T_\text{service}=t-nT_\text{service}$とおけば、 $$ \begin{eqnarray} A_\text{SM}(t)&=&R_\text{SM}(t)+K_\text{SM,MPF}\left[R_\text{SM}(u)-R_\text{SM}(t)\right]\\ &=&(1-K_\text{SM,MPF})R_\text{SM}(t)+K_\text{SM,MPF}R_\text{SM}(u),\ \ \ \text{s.t. }u\equiv t \bmod T_\text{service} \end{eqnarray} $$ これにより論文(13)の最後の式が導出されました。


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RAMS 2024発表枠 (2)

posted by sakurai on December 25, 2023 #723

過去記事にも記載しましたが、RAMSポータルに例年どおりプログラム表が掲載されました。弊社代表の発表枠は、最終日グリーンで色を塗ったセッションの"信頼性モデリング4"です。

図%%.1

以下の図は会場であるCryde HotelのEnchantボールルームの写真です。この会場を3つに区切って使用するようです。

図%%.2

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posted by sakurai on December 22, 2023 #722

やはり既存のコードベースの再利用が主体のようです。

C/C++は逐次処理で書きます。たとえばfor, while if else など。ところがBSVでもこれらは使用でき、容易にFSMに合成できます。とするとC/C++の優位性はあまりないのでは?

ChatGPT
C/C++によるハードウェア合成とBSV(Bluespec SystemVerilog)による合成の間には、確かにいくつかの重要な違いがありますが、C/C++の利用には依然として特定の状況での優位性が存在します。これらは主に、開発のアクセシビリティ、既存のソフトウェアリソースの活用、および特定の種類のハードウェアプロトタイピングに関連しています。

C/C++によるハードウェア合成の優位性

  1. 既存のソフトウェアリソースの再利用:
    C/C++を使用する主な利点の一つは、既存の豊富なソフトウェアコードベースとアルゴリズムをハードウェア設計に再利用できる点です。特に、ソフトウェアで実装されている複雑なアルゴリズムをハードウェアに迅速に移植したい場合に有効です。

  2. ソフトウェア開発者のアクセシビリティ:
    C/C++は多くのソフトウェアエンジニアにとって馴染み深く、ハードウェア設計の専門知識が限られた開発者でもアクセスしやすいです。このため、ソフトウェア開発チームがハードウェアのプロトタイピングや概念実証に関わる場合に便利です。

  3. 迅速なプロトタイピング:
    C/C++ベースの合成ツールを使用することで、ソフトウェア定義のアルゴリズムを迅速にハードウェアに変換し、プロトタイピングとテストを素早く行うことができます。

BSVによる合成の特性

BSVは並行処理とハードウェアの特性を直接的にモデル化するための強力な機能を提供します。これにより、複雑なハードウェアロジックや高度なハードウェア設計をより効果的に扱えます。

BSVは、ハードウェアのタイミング制御、状態管理、並行処理などを直接的に記述することが可能で、特に複雑なハードウェアシステムの設計に適しています。

結論

BSVが提供するハードウェア記述の能力は、複雑なハードウェア設計において強力な利点を提供しますが、C/C++による合成は特定のシナリオ、特に既存のソフトウェアリソースの活用や迅速なプロトタイピングが求められる場合に依然として有用です。しかし、C/C++による合成はハードウェア設計の精密な制御や最適化においては限界があるため、ハードウェアの複雑さが増すにつれてBSVのような専用のハードウェア記述言語の優位性が顕著になります。


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posted by sakurai on December 21, 2023 #721

BSVが優位なのは良くわかったので、逆にC/C++に向いた回路を聞いてみます。

今までの話だとC/C++に向いた回路は無いように思いますが、BSVよりもC/C++のほうが向いた回路はありますか?

ChatGPT
C/C++によるハードウェア合成が特に適している場面は確かにあります。これらは主に、C/C++のコードベースから直接ハードウェアを生成する必要がある場合や、ソフトウェア定義のロジックを素早くハードウェアプラットフォームにデプロイする場合に見られます。

C/C++による合成が適しているケース

  1. 既存のC/C++コードベースの活用:
    既存のC/C++のアルゴリズムやロジックをハードウェアに移植したい場合、C/C++に基づいた合成は有効です。これは、既存のソフトウェアリソースを再利用して、開発時間を短縮したい場合に特に有用です。

  2. ソフトウェア開発者にとってのアクセシビリティ:
    C/C++はソフトウェアエンジニアにとって非常に馴染み深い言語です。ハードウェアの専門知識が限られているソフトウェア開発者が、ハードウェア設計に関わる場合、C/C++による合成は入門しやすい選択肢となります。

  3. プロトタイピングと迅速なイテレーション:
    C/C++ベースの合成ツールを使用すると、ソフトウェアアルゴリズムを迅速にハードウェアプロトタイプに変換し、テストとイテレーションを素早く行うことが可能です。

  4. 特定のドメイン固有のアプリケーション:
    一部のドメイン固有のアプリケーション(例えば、デジタル信号処理や画像処理など)では、高レベルの合成ツールがC/C++アルゴリズムを効率的にハードウェアにマッピングすることができます。

決定における考慮事項

  1. プロジェクトの要件:
    プロジェクトの具体的な要件と目標に基づいて、最適なアプローチを選択します。

  2. 開発チームのスキルセット:
    チームの既存の知識と経験を考慮して、C/C++またはBSVのどちらがより効果的かを決定します。

  3. 開発時間とリソース:
    開発のスピードと利用可能なリソースに基づき、最も適切な技術を選択します。

C/C++による合成は、特定のシナリオや要件において依然として有効な選択肢です。ただし、複雑なハードウェア設計や高度な並行処理が必要な場合には、BSVのようなハードウェア記述言語がより適している場合が多いです。


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posted by sakurai on December 20, 2023 #720

他にはどうでしょうか?newral networkを用いた機械学習用途では?

ChatGPT
ニューラルネットワークを用いた機械学習アプリケーションのハードウェア実装においては、C/C++による合成とBSV(Bluespec SystemVerilog)による合成はそれぞれ異なる強みと限界を持ちます。ニューラルネットワークは大量の並行計算、複雑なデータフロー、および高度な数学的演算を必要とするため、これらの要件を効果的に満たす方法を選択することが重要です。

C/C++による合成での困難点

  1. 高度な数学的演算:
    ニューラルネットワークは、多くの場合、複雑な数学的演算(例えば、行列演算)を含みます。C/C++ではこれらの演算を直接的にハードウェアレベルで表現するのが困難です。

  2. 並行処理とデータフロー:
    大規模なニューラルネットワークでは、多数のニューロンが並行して動作します。C/C++でこれらの並行処理とデータフローを効率的に扱うことは難しい場合があります。

  3. 合成ツールの制約:
    C/C++からハードウェア記述に変換する合成ツールは、ニューラルネットワーク特有の最適化を自動的には行えないことがあります。

BSVによる合成でのアプローチ

  1. 並行処理の効率的な表現:
    BSVはハードウェアの並行処理を効率的に表現するための高レベルの抽象化を提供します。これにより、ニューラルネットワークの並行計算をより自然にモデル化できます。

  2. カスタマイズ可能なデータフロー:
    BSVを使用すると、ニューラルネットワークの複雑なデータフローを直接的に記述し、最適化することが可能です。

  3. ハードウェアリソースの効率的な利用:
    ニューラルネットワークに求められる計算リソースをBSVを用いて効率的に割り当てることができます。

結論

ニューラルネットワークのハードウェア実装においては、BSVのようなハードウェア記述言語が、並行処理、複雑なデータフロー、および数学的演算の表現において優位性を持ちます。特に、複雑なニューラルネットワークモデルや大規模な計算が必要な場合、BSVの提供する高レベルの抽象化とハードウェアリソースの効率的な利用が重要になります。ただし、C/C++による合成ツールも進化しており、特定のアプリケーションには適した選択肢になる可能性があります。


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posted by sakurai on December 19, 2023 #719

他にはどうでしょうか?インベーダーゲームやPong等のTVゲームは?

ChatGPT
インベーダーゲームやPongのようなクラシックなTVゲームのハードウェア設計において、C/C++による合成とBSV(Bluespec SystemVerilog)による合成は異なるアプローチを提供します。これらのゲームは比較的単純なロジックとグラフィックスを持っていますが、リアルタイムのインタラクションと視覚的フィードバックが必要です。それぞれの方法の適用における考慮点は以下の通りです。

C/C++による合成での困難点

  1. リアルタイム処理: C/C++ではリアルタイム処理の要件を満たすことが可能ですが、ハードウェアのタイミングと同期に関連する細かな制御が必要になります。

  2. グラフィックス処理: ゲームのグラフィックス処理には特定の描画ロジックが必要ですが、C/C++でこれを直接的に表現するのは非効率的な場合があります。

  3. ユーザーインターフェースの制御: プレイヤーの入力とゲームの状態の間のインタラクションを管理するには、C/C++での明確なロジックが必要です。

BSVによる合成でのアプローチ

  1. 並行処理と同期: BSVは、複数の入力と出力をリアルタイムで処理するのに適しており、ゲームロジックの同時並行性を扱うのに有効です。

  2. ハードウェアの直接制御: ゲームの描画ロジックやプレイヤーのインタラクションに関連するハードウェアの直接的な制御に適しています。

  3. 効率的なリソース利用: ゲームの性能要求を満たすための効率的なリソース利用が可能です。

結論

インベーダーゲームやPongのようなTVゲームを設計する際には、BSVのようなハードウェア記述言語の方がC/C++よりも適している可能性があります。これは、リアルタイム処理、並行処理、およびハードウェアの直接的な制御に関する要件がBSVの提供する抽象化と機能により効果的に対処できるためです。ただし、具体的な設計要件やチームの既存のスキルセットにも依存します。


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posted by sakurai on December 18, 2023 #718

他にはどうでしょうか?キャッシュコントローラは?

ChatGPT
キャッシュコントローラの設計においても、C/C++によるハードウェア合成が直面する可能性のある困難な点をいくつか挙げることができます。キャッシュコントローラは、メモリアクセスの最適化、データの同期、コヒーレンシ管理など、高度な制御と精密なタイミングが求められる複雑なハードウェアコンポーネントです。

C/C++によるキャッシュコントローラの設計の困難点

  1. 並行処理と同期:
    キャッシュコントローラは、メモリアクセス要求を並行して処理し、コア間でのデータのコヒーレンシを維持する必要があります。C/C++では、これらの並行処理と精密な同期を表現するのが難しいです。

  2. 状態管理の複雑さ:
    キャッシュコントローラは複数の状態を持ち、これらの状態に基づいて動作します。C/C++での状態管理は、ハードウェアの論理に直接対応するのが難しく、合成ツールでの解釈に依存します。

  3. 最適化の限界:
    ハードウェアの効率とパフォーマンスを最大化するための最適化は、C/C++では自動的には行われにくく、手動での微調整が必要になることがあります。

  4. 合成ツールの制約:
    C/C++コードからハードウェアへの変換を行う合成ツールは、キャッシュコントローラのような複雑なハードウェアの動作や最適化を完全に把握するのが困難です。

BSVなどのハードウェア記述言語によるアプローチ

BSVのようなハードウェア記述言語では、キャッシュコントローラの設計に関連するこれらの問題をより効果的に解決できます。BSVは、ハードウェアの並行性、状態管理、同期メカニズムを表現するための直接的な機能を提供し、キャッシュコヒーレンシの複雑なロジックをより簡単にモデル化できます。

結論

キャッシュコントローラの設計に関しては、C/C++によるハードウェア合成よりも、BSVなどの専用のハードウェア記述言語を使用する方が適しています。これにより、並行処理、同期、状態管理などの複雑な要素をより効率的かつ正確に扱うことができます。また、特にキャッシュコヒーレンシなどの高度な概念を扱う際には、これらの言語の提供する高レベルの抽象化が大きな利点となります。


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