Resource and performance modeling of 5G beamforming and channel estimation ASIC block

Loading...
Thumbnail Image
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu | Master's thesis
Date
2021-01-25
Department
Major/Subject
Automation and Systems Technology
Mcode
ELEC3023
Degree programme
AEE - Master’s Programme in Automation and Electrical Engineering (TS2013)
Language
en
Pages
51
Series
Abstract
Beamforming and channel estimation are techniques for improving a 5G mobile networks spectral efficiency and robustness. The computation process required in beamforming and channel estimation is data-intensive, which calls for employing a bespoke accelerator core to implement the computation in hardware. The accelerator core is designed in a hardware/software co-design process which involves concurrent model-based development of both hardware and software. The modeling task ad- dressed in the thesis work is performance and resource modeling of the accelerator core. The goal is to create a model that would act as a tool that allows system architects to determine the effects of design decisions in terms of processing performance and buffer memory requirements. In the thesis work, the performance and resource model of the accelerator is implemented as a transaction-level simulation model. The model is a non-functional model, meaning that it does not implement the functionality of the accelerator, but only the performance characteristics. The simulation model is augmented with an instrumentation system that allows for extracting measurements from the simulation to enable determining performance and resource usage attributes, such as end-to-end latency, throughput, utilization, and buffer usage levels. The simulation model was evaluated in terms of its ability to recreate a wide range of behavior in response to varying design parameters and was found to be able to exhibit the expected performance phenomena. In terms of facilitating rapid iteration modeling workflow, the simulation model implementation was determined to be of sufficiently high performance to facilitate iterative and interactive workflow.

Säteenmuodostus ja kanavaestimointi ovat tekniikoita 5G matkaviestinverkkojen tehokkuuden ja luotettavuuden parantamiseen. Säteenmuodostus ja kanavaestimointi ovat dataintensiivisiä prosesseja, joiden toteuttaminen vaatii sovellukseen räätälöidyn laskentakiihdyttimen. Kiihdytinydin suunnitellaan osana mallintamiseen perustuvaa laitteiston ja ohjelmiston yhteissuunnitteluprosessia. Tämän työn tapauksessa tavoite on luoda malli, jonka avulla järjestelmäarkkitehdit pystyvät arvioimaan suunnittelupäätösten vaikutuksia kiihdyttimen suorituskykyyn ja puskurien muistivaatimuksiin. Työssä kiihdyttimen malli toteutetaan transaktiotason simulaatiomallina. Mallinnuksen tavoite ei ole mallintaa kiihdyttimen toiminnallisuutta, vaan sen sijaan kiihdyttimen suorituskykyyn liittyviä ominaisuuksia kuten järjestelmän latenssia, suoritustehoa, käyttöastetta ja puskurien varausastetta. Simulaatiomalliin lisätään instrumentaatiojärjestelmä edellä mainittujen ominaisuuksien mittaamisen mahdollistamiseksi. Työn tuloksissa arviointiin simulaatiomallin kyky tuoda esille kiihdyttimen suorituskykyyn liittyviä ilmiöitä eri suunnitteluparametrien vasteena. Kiihdyttimen simulaatiomalli kykeni simuloimaan kiihdyttimen toimintaa laajalla parametrivälillä tuoden esille odotettuja ilmiöitä suorituskyvyn mittaustuloksissa. Itse simulaatiomallin toteutus todettiin riittävän tehokkaaksi ja soveltuvaksi interaktiiviseen nopean iteroinnin mallinnustyöhön.
Description
Supervisor
Ryynänen, Jussi
Thesis advisor
Karjalainen, Janne
Keywords
5G, beamforming, channel estimation, ASIC, TLM, hardware/software co-design
Other note
Citation