Die Dissertationsschrift stellt eine Methodik und die Infrastruktur zur Entwicklung von dynamisch verteilbaren Anwendungen für heterogene Computersysteme vor. Diese Computersysteme besitzen vielfältige Rechenwerke, die Berechnungen in den Domänen Software und Hardware realisieren. Als erster Schritt wird ein übergreifendes und integriertes Vorgehen für den Anwendungsentwurf auf Basis eines abstrakten “Single-Source” Ansatzes entwickelt. Durch die Virtualisierung der Rechenwerke wird die preemptive Verteilung der Anwendungen auch über die Domänengrenzen möglich. Die Anwendungsentwicklung für diese Computersysteme bedarf einer durchgehend automatisierten Entwurfsunterstützung. In der Arbeit wird der dazu vorgeschlagene Ansatz formalisiert und eine neuartige Unterbrechungspunktsynthese entwickelt, die ein hinsichtlich Zeit und Fläche optimiertes, präemptives Verhalten für beliebige Anwendungsbeschreibungen generiert. Das Verfahren wird beispielhaft implementiert und mittels einer FPGA- Prototypenplattform mit Linux-basierter Laufzeitumgebung anhand dreier Fallbeispiele unterschiedlicher Komplexität validiert und evaluiert. / This thesis introduces a methodology and infrastructure for the development of dynamically distributable applications on heterogeneous computing systems. Such systems execute computations using resources from both the hardware and the software domain. An integrated approach based on an abstract single-source design entry is developed that allows preemptive partitioning through virtualization of computing resources across the boundaries of differing computational domains. Application design for heterogeneous computing systems is a complex task that demands aid by electronic design automation tools. This work provides a novel synthesis approach for breakpoints that generates preemptive behaviour for arbitrary applications. The breakpoint scheme is computed for a minimal additional resource utilization and given timing constraints. The approach is implemented on an FPGA prototyping platform driven by a Linux based runtime environment. Evaluation and validation of the approach have been carried out using three different application examples.

Vestavěné systémy se staly nepostradatelnými pro náš každodenní život. Jsou to obvykle úzce zaměřená, vysoce optimalizovaná, jednoúčelová zařízení. Jádro vestavěných zařízení obvykle tvoří jeden nebo více aplikačně specifických instrukčních procesorů. Tato disertační práce se zaměřuje na problematiku testování nástrojú pro návrh aplikačně specifických procesorů a následně i samotných aplikačne specifických procesorů. Snahou bylo vytvořit systém, ve kterém bude možné otestovat jednotlivé nástroje, jako například překladač, assembler, disassembler, debugger. Nicméně vyvstává také potřeba provádět složitější testy, například integrační, které zaručí, že mezi jednotlivými nástroji nevzniká nekompatibilita. Autor vytvořil s podporou přůběžně integračního serveru prostředí, které napomáhá odhalování a odstraňování chyb při návrhu aplikačně specifických procesorů a které je navíc do značné míry automatizované.

This master's thesis deals with a parallel design of the program and a technical equipment of embedded systems. It involves both a general description of the whole process and an illustration of the design, a simulation and implementation of the FIR filter. It also includes a description of the proposed program Polis and the simulation system Ptolemy. The conclusion of the project is devoted to a generation of simulation models in VHDL language incl. a subsequent synthesis.

Die Dissertationsschrift stellt eine Methodik und die Infrastruktur zur Entwicklung von dynamisch verteilbaren Anwendungen für heterogene Computersysteme vor. Diese Computersysteme besitzen vielfältige Rechenwerke, die Berechnungen in den Domänen Software und Hardware realisieren. Als erster Schritt wird ein übergreifendes und integriertes Vorgehen für den Anwendungsentwurf auf Basis eines abstrakten “Single-Source” Ansatzes entwickelt. Durch die Virtualisierung der Rechenwerke wird die preemptive Verteilung der Anwendungen auch über die Domänengrenzen möglich. Die Anwendungsentwicklung für diese Computersysteme bedarf einer durchgehend automatisierten Entwurfsunterstützung. In der Arbeit wird der dazu vorgeschlagene Ansatz formalisiert und eine neuartige Unterbrechungspunktsynthese entwickelt, die ein hinsichtlich Zeit und Fläche optimiertes, präemptives Verhalten für beliebige Anwendungsbeschreibungen generiert. Das Verfahren wird beispielhaft implementiert und mittels einer FPGA- Prototypenplattform mit Linux-basierter Laufzeitumgebung anhand dreier Fallbeispiele unterschiedlicher Komplexität validiert und evaluiert. / This thesis introduces a methodology and infrastructure for the development of dynamically distributable applications on heterogeneous computing systems. Such systems execute computations using resources from both the hardware and the software domain. An integrated approach based on an abstract single-source design entry is developed that allows preemptive partitioning through virtualization of computing resources across the boundaries of differing computational domains. Application design for heterogeneous computing systems is a complex task that demands aid by electronic design automation tools. This work provides a novel synthesis approach for breakpoints that generates preemptive behaviour for arbitrary applications. The breakpoint scheme is computed for a minimal additional resource utilization and given timing constraints. The approach is implemented on an FPGA prototyping platform driven by a Linux based runtime environment. Evaluation and validation of the approach have been carried out using three different application examples.

<p>The introduction of artificial neural networks (ANNs) to speech recognition applications has sparked the rapid development and popularization of digital assistants. These digital assistants perform keyword spotting (KWS), constantly monitoring the audio captured by a microphone for a small set of words or phrases known as keywords. Upon recognizing a keyword, a larger audio recording is saved and processed by a separate, more complex neural network. More broadly, neural networks in speech recognition have popularized voice as means of interacting with electronic devices, sparking an interest in individuals using speech recognition in their own projects. However, while large companies have the means to develop custom neural network architectures alongside proprietary hardware platforms, such development precludes those lacking similar resources from developing efficient and effective neural networks for embedded systems. While small, low-power embedded systems are widely available in the hobbyist space, a clear process is needed for developing a neural network that accounts for the limitations of these resource-constrained systems. In contrast, a wide variety of neural network architectures exists, but often little thought is given to deploying these architectures on edge devices. </p> <p><br></p> <p>This thesis first presents an overview of audio processing techniques, artificial neural network fundamentals, and machine learning tools. A summary of a set of specific neural network architectures is also discussed. Finally, the process of implementing and modifying these existing neural network architectures and training specific models in Python using TensorFlow is demonstrated. The trained models are also subjected to post-training quantization to evaluate the effect on model performance. The models are evaluated using metrics relevant to deployment on resource-constrained systems, such as memory consumption, latency, and model size, in addition to the standard comparisons of accuracy and parameter count. After evaluating the models and architectures, the process of deploying one of the trained and quantized models is explored on an Arduino Nano 33 BLE using TensorFlow Lite for Microcontrollers and on a Digilent Nexys 4 FPGA board using CFU Playground.</p>