Die Architekturoptimierung in einem Entwurfsraum mit vielen Parametern stellt den Designer eines eingebetteten Systems immer wieder vor beträchtliche Herausforderungen. Ein systematisches Vorgehen während der Entwurfsraumexploration ist von essentieller Bedeutung und Gegenstand der Forschung auf diesem Gebiet. Insbesondere die bestehende Heterogenität der Systeme mit unterschiedlichen Architekturblöcken, wechselnden und anspruchsvollen Anwendungen sowie dynamischen Performance-Anforderungen erhöhen die Designkomplexität, was das Erreichen einer optimalen Systemrealisierung erschwert. Aufgrund der Größe des sich ergebenden Entwurfsraums lässt sich in der Realität nicht jede Parameterkombination tatsächlich implementieren. Das realistische Durchsuchen des Architekturentwurfsraums nach optimalen Designvarianten wird nur durch Abstraktion möglich, d. h. einer Systembetrachtung auf höheren Entwurfsebenen mithilfe geeigneter Modellbeschreibungen. Durch eine parametrisierte Modellierung eines Architekturblocks lässt sich auch ohne direkte, prototypische Realisierung und für einen bestimmten Parametersatz dieses Blocks eine Bewertung vornehmen. Derartige Methoden, die sich eine Architekturmodellierung zu Optimierungszwecken zu Nutze machen, haben für die Praxis höchste Relevanz. Im Rahmen dieser Arbeit wurde daher eine Methodik zur modellgestützten Exploration und Optimierung einer heterogenen FPGA-Architektur entwickelt und demonstriert. Die betrachtete Anwendung in diesem Kontext bildet die Bildverarbeitung, daher besteht die Architektur aus einem VLIW-Prozessor mit angekoppeltem dediziertem Beschleuniger, was einen typischen Aufbau für Algorithmen aus diesem Feld darstellt. Der verwendete Algorithmus Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) ist dabei eine klassische, sehr komplexe Variante aus dem Feld der Bildmerkmalsextraktion mit hoher algorithmischer Qualität bei gleichzeitigem großem Rechenleistungs- und Speicherbedarf. Die Exploration des Architekturentwurfsraums erfolgt anhand einer Kombination aus prototypischen Implementierungen und Auswertungen von analytischen Modellgleichun- gen. Neben einem architekturbasierten Laufzeitmodell wurde ein regressionsbasiertes Verlustleistungsmodell erarbeitet. Durch die modellgestützte Auswertung von Designva- rianten können Teile des Entwurfsraums detaillierter betrachtet werden, als dies rein prototypisch oder simulativ möglich wäre. Mit der Architekturoptimierung können der Energiebedarf pro Bild und die dabei entstehende Verlustleistung bei gleichzeitig steigen- dem Durchsatz und moderatem Ressourcenzuwachs gesenkt werden. Zudem wird durch dynamische Anpassung der Taktfrequenzen des Beschleunigers und des VLIW-Prozessors auf Basis von durch die Modelle bestimmten Parametersätzen weiteres Optimierungspo- tential aufgezeigt. Es kann in dieser Arbeit gezeigt werden, dass das demonstrierte, methodische Vorgehen einen strukturierten Weg zur Exploration des Entwurfsraums einer Architektur und dessen Optimierung bildet. Der entwickelte Modellierungsansatz bietet dabei eine konzeptionelle Grundlage für weitere Anwendungen und Architekturen.
The architecture optimization in a design space with many parameters keeps issuing considerable challenges to the designer of an embedded system. A systematic approach during design space exploration is essential and an object of research of this field. Especially, the existing heterogeneity of the systems with different architectural blocks, variable and challenging applications as well as dynamic performance requirements increase design complexity, which complicates achieving an optimal system realization. Due to the size of the arising design space, not every combination of design parameters can be implemented in practice. The realistic searching of the architectural design space for optimal design variants becomes possible only by abstraction, i.e., a system view on higher design levels with the help of appropriate model descriptions. By parameterized modeling of an architectural block, an evaluation of this block for a specific set of parameters can be done without immediate, prototypical realization. Such methods, which use architecture models for optimization purposes, are highly relevant in practice. Therefore, in this thesis, a methodology for model-supported exploration and optimiza- tion of a heterogeneous FPGA architecture has been developed and demonstrated. The examined application in this context is image processing. Hence, the architecture consists of a VLIW processor combined with a dedicated accelerator, which is a typical setup for algorithms of this kind. The used Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm is a classic, very complex version from the area of image feature extraction with high algorithmic quality at high computational and memory demands. The exploration of the architectural design space is done using a combination of prototypical implementations and evaluation of analytical model equations. Next to an architecture-based runtime model, a regression-based power model has been created. Through the model-supported evaluation of design variants, it is possible to explore parts of the design space in more detail than it would be possible by prototypes or simulation only. By architecture optimization, the energy per frame and the arising power consumption can be decreased at enhanced throughput and moderate hardware resource increase. In addition, by dynamic adaptation of the clock frequencies of the VLIW processor and the accelerator based on model-generated parameter sets, further optimization potential can be revealed. In this work, it can be shown, that the presented, methodical approach forms a structured way for exploration of the design space of an architecture and its optimization. The developed modeling approach offers a conceptual base for further applications and architectures.