ARM – IT@UDE https://blogs.uni-due.de/zim ZIM - Wissen schafft IT Fri, 27 Nov 2015 08:51:24 +0000 de hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.7 GreenIT am Arbeitsplatz – Empfehlungen des ZIM für einen CO2-schonenden Arbeitsplatz https://blogs.uni-due.de/zim/2015/08/11/greenit-am-arbeitsplatz-empfehlungen-des-zim-fuer-einen-co2-schonenden-arbeitsplatz/ Tue, 11 Aug 2015 13:43:44 +0000 https://blogs.uni-due.de/zim/?p=2248 Weiterlesen ]]> Für vom ZIM zentral verwaltete Arbeitsplätze in den CIP-Pools und den PC-Halls kann eine GreenIT freundliche Konfiguration leicht etabliert werden. Dort kann durch geeignete Konfiguration des Powermanagements und von An- und Abschaltzyklen (z.B. wake-on-LAN bei Updates) eine Menge Energie eingespart werden. Eine zentrale Konfiguration der folgenden Tipps für die individuellen Arbeitsplätze kann dort in der Breite CO2 einsparen.

Neben den Bestrebungen zentrale IT-Systeme CO2-recourcenschonend zu etablieren und konfigurieren, lohnt es sich auch einen Blick auf die einzelnen Arbeitsplätze der Hochschulmitarbeiter zur werfen.

Sie können Ihren bestehenden Arbeitsplatz mit Hilfe dieser ZIM-GreenIT-Tipps für die CO2-Einsparung optimieren:

  1. Die Windows Energieoptionen:
    Stellen Sie Ihren PC so ein, dass nach 5 Minuten Inaktivität der Bildschirm auf dunkel geschaltet wird. Konfigurieren Sie den Rechner nach 15 Minuten Inaktivität in den Ruhemodus.
  2. Vermeiden Sie animierte Bildschirmschoner – diese verbraten unnötig Energie.
  3. Reduzieren Sie die Helligkeit Ihres Monitors. Viele Flachbildschirme sind im Default-Zustand viel zu hell eingestellt. Sie schonen mit so einer Einstellung auch Ihre Augen.
  4. Meiden Sie spiegelnde Displays. Diese müssen sehr viel heller eingestellt werden, um die Reflektionen zu überstrahlen. Sie tun so auch etwas für die Ergonomie Ihres Arbeitsplatzes.
  5. Wenn Sie Ihren Rechner abschalten, trennen Sie Ihm mit einer schaltbaren Steckerleiste vom Netz. Viele PCs, Notebooks, Flachbildschirme und Drucker haben keinen echten Netzschalter mehr und verbleiben in einem Standby-Modus bei dem das Netzteil weiterhin Strom aufnimmt. Schalten Sie auch Ihren Drucker ab wenn Sie Ihr Büro verlassen.
  6. Achten Sie auf hohe Prozessorauslastung. Schauen Sie im Taskmanager nach, welche Programme viel Rechenleistung verbrauchen auch wenn Sie den Computer nicht nutzen. Wenn möglich, ersetzen Sie diese Programme durch ressourcensparende Alternativen. Häufig deutet eine hohe Auslastung im idle-Betrieb auf einen Konfigurationsfehler oder einen Virenbefall hin.
  7. Der Einsatz eines Werbeblockers (z.B. Adblock plus) spart Energie. Animierte Werbefenster, besonders solche die Flash nutzen, verschwenden unnötig Rechenleistung beim Herunterladen und im Betrieb. Verzichten Sie am Besten ganz auf Flash und schauen Sie Videos bei Youtube nur im HTML5-Modus.
  8. Wenn Sie ein Notebook als Arbeitsgerät verwenden, dass Sie selten bewegen, entfernen Sie den Akku. Dieser wird sonst ständig nachgeladen. Sie sollen allerdings alle 3 Monate den Akku nachladen, um seine Lebensdauer nicht einzuschränken.
  9. Die Wahl eines  dunklen Desktop-und Browser-Themes bringt nur bei Röhrenmonitoren und bei OLED-TFT-Displays eine Energieeinsparung. OLED-Displays sind aber derzeit nur in einigen Smartphones und sehr hochwertigen Flachbildfernsehern verbaut. Auf Ihrem Smartphone mit OLED spart ein dunkles Theme tatsächlich CO2 ein und verlängert Ihre Akkulaufzeit.
  10. Auch im Internet können Sie Energie einsparen. Benutzen Sie eine energiesparende Suchmaschine.

Der PC-Service des ZIM kann bei der Konfiguration unterstützen und bei Beschaffungen Empfehlungen aussprechen.

Solarlader

Auch das ist GreenIT: Laden eines Smartphones per Solarpanel – zugegebenermaßen im Süden einfacher als in diesen Breiten

Schneller höher weiter? Durch geeignete Hardwareauswahl CO2 einsparen.

Hier sollen einige Empfehlungen für die Beschaffung GreenIT-konformer individueller Arbeitsplätze ausgesprochen werden. Während die Single-Core Performance von Prozessoren seit Jahren stagniert, werden heute fast ausschließlich Multi-Core-Systeme eingesetzt, die teilweise zusätzlich auf den einzelnen Cores Hyper-Threading realisieren, um Rechenleistung auf verschiedene Prozesse zu verteilen. Der typische Büroarbeitsplatz eines Mitarbeitern in der Verwaltung, der Administration bzw. eines Geisteswissenschaftlers mit Anwendungen wie Office und Webbrowser profitiert nur in einem geringen Maße von der Multi-Core-Architektur. Als Richtschnur kann gelten, dass für eine Büroarbeitsplatz eine Intel Core-I3 CPU ausreichend ist. Nur die Bearbeitung von Videos, Programmiertätigkeit, virtuelle Maschinen, Simulationssoftware (z.B. MathLAB), Statistik- und symbolische Mathematiksoftware erfordert mehr Rechenleistung und sollte daher mit hochwertigeren Arbeitsplätzen bezüglich der CPUs ausgestattet werden. Es kann sich auch bewähren, Arbeitsplätze „umgekehrt hirarchisch“ auszustatten. Studentische Hilfskräfte, die aufwändige Programmieraufgaben und Videoschnittaufgaben erledigen, benötigen möglicherweise mehr Rechenleistung als vielleicht Wissenschaftler oder Abteilungsleiter, die Anträge und Veröffentlichungen schreiben.

Eine Beispielkonfiguration mit Intel-NUC

Für einen typischen Büroarbeitsplatz wird hier als Beispiel folgende CO2-sparende GreenIT Konfiguration vorgeschlagen. Die Intel-NUC-Plattform ermöglicht basierend auf energiesparende Mobilprozessoren sowohl leistungsfähige als auch leise Arbeitsplatzrechner. Bei einer für typischen Büroeinsatz mit Internetnutzung geeigneter Konfiguration mit 8 GB RAM und einer 128 GB SSD kostet so ein Gerät ca. 320 €.

Hier die Beispielkonfiguration, die mit eine Leistungsaufnahme von unter 20Watt im Betrieb auskommen sollte:

Intel NUC Kit DC3217IYE Core i3-3217U Intel HD Grafik,
2x DDR3 SO-DIMM
1x mSATA.

Nachhaltigkeit in der IT

Bei GreenIT geht es darum eine den CO2-Ausstoß reduzierende IT zu etablieren. Dabei geht es nicht nur, wie landläufig angenommen, nur um stromsparende IT-Technologie, sondern auch um Nachhaltigkeit. Unter Nachhaltigkeit ist im Sinne von GreenIT auch die Nutzungsdauer von IT-Komponenten zu verstehen. Extrem kurze Erneuerungszyklen von PCs und Smartphones verursachen einen sehr hohen Ausstoß von CO2 bei der Produktion dieser Komponenten. Insofern kann die sorgfältige Auswahl von Arbeitsgeräten die Nutzungsdauer dieser Geräte verlängern. Worauf sollten Sie bei der Beschaffung achten?

Die Nutzungsdauer eines PCs und Notebooks kann wesentlich verlängert werden, wenn auf Kompatibilität mit Open Source Betriebssystemen geachtet wird. Im Gegensatz zu kommerziellen Betriebssystemen gibt es imOpen-Source-Linux-Umfeld Distibutution, die sowohl auf aktueller Software und über Sicherheitsupdates verfügen als auch Unterstützung für sehr alte Hardware bieten. Für Hardware die etwa 5-10 Jahre alt ist, kann Lubuntu empfohlen werden. Ältere Hardware lässt sich mit Vectorlinux, Puppylinux und Slitaz auch heute noch sicher und sinnvoll betreiben. Achten Sie also bei der Beschaffung eines PCs oder Notebooks auf Linux-Konformität. Einige Hersteller verdongeln Ihre Notebooks mit nicht abschaltbaren „Secure-Boot“-Option im UEFI-Bios, was diese Geräte nachhaltig untauglich für alternative Betriebssysteme macht.

Vermeiden Sie möglichst nicht nachhaltige Bauformen, wie z.B. sehr flache Ultrabooks. In Ultrabooks sind Akkus häufig fest verbaut. Außerdem limitieren auch die wenigen oder propritär ausgeführte Anschlüsse an solchen Geräten die langfristige Nutzung der Geräte. Wenn sich Harddisk bzw. SSD und Speicher nicht einfach aufrüsten lassen, verursachen solche Geräte unnötige Probleme bei einer langfristigen Nutzung. Grundsätzlich sind aber Notebooks energiesparender ausgelegt als Desktop-Computer. Wenn Sie ein Notebook als reinen Desktop-Ersatz betreiben, sollten Sie aber den Akku entfernen.

Tablets und Smartphones

Achten Sie bei Smartphones und Tables auf wechselbare Akkus und die Unterstützung von standardisieren Speicherkarten (SD-Card-Slot). Wichtig ist auch die Unterstützung von Betriebssystemupdates durch den Hersteller. Wenn Sie beim Kauf eines Android-Smartphones nachhaltig agieren wollen, achten Sie darauf, dass Sie ein Gerät wählen, dass von der alternativen Android-Distibution CyanogenMod unterstützt wird. So kann sichergestellt werden, dass ihr Gerät auch noch nach Jahren Softwareupdates erhält. Die Hersteller von Smartphones haben wenig Interesse daran, Ihre Geräte nach dem Kauf mit Updates zu versorgen. Ein Hersteller, der seine Geräte recht lange mit Updates versorgt ist Apple. Allerdings sind iPhones und iPads mit fest verbauten Akkus keinesfalls nachhaltige Produkte.

Thin Clients als Alternative

Untersuchungen über typische PC-Nutzung haben ergeben, dass ein PC zu 80% untätig auf Benutzereingaben wartet. Eine CO2-Einsparmöglichkeit sind daher sogenannte Thin- oder Zeroclients, die lokal am Arbeitsplatz Energie einsparen und nur in den restlichen 20% der Zeit über viele Nutzer geteilte CPU-Leistung über VDI (Virtual Desktop Infrastructure) zur Verfügung stellen. Es fällt aber im zentralen Rechenzentrum mit der notwendigen Klimatisierung auch weiterer CO2-Verbrauch an, der in der Energiebilanz berücksichtigt werden muss. Das derzeit sehr gehypte VDI spart also nicht in jedem Fall CO2 ein. Wenn ein sogenannter Fat-Client, ein gewöhnlicher PC oder ein Notebook, verwendet wird, kann sich der CO2 Verbrauch sogar mehr als verdoppeln. Der Use-Case auf einem MAC per VDI einen Windows-Rechner oder umgekehrt zu nutzen, ist also aus GreenIT-Sicht nicht zielführend.

Was in zentralen Serverräumen für GreenIT getan werden kann

In zentralen Rechnerräumen muss wegen der hohen Packungsdichte der Server in Schränken die Abwärme durch eine geeignete Klimaanlage abgeführt werden. Jede für die Rechner eingesetzte Kilowattstunde verursacht in etwa den gleichen Verbrauch für die Klimatisierung. Überschlagsmäßig kann so etwa mit dem doppelten CO2-Einsatz für zentrale IT gerechnet werden. Mit Effizienzsteigerungen durch die Zusammenfassung von Servern durch Virtualisierung von Servern können, je nach Anwendung, bis zu 80% an Energie eingespart werden. Eine Kühlung mit Wasser anstatt mit Luft kann erheblich zur Energieeinsparung beitragen, wenn das Wasser an der Außenluft auf die Umgebungstemperatur zurück gekühlt wird.

Bei herkömmlicher Luftkühlung kann, durch eine Trennung von Kühlluft an der Front der Rechnerschränke (sogenannter Kaltgang) von der Abwärme hinter den Racks, Energie für die Kühlung eingespart werden. Das ist baulich möglich, kann aber auch durch einfache Maßnahmen, wie z.B. schwere Vorhänge aus PVC zur Definition von Kaltgängen, realisiert werden. Auch die Vermeidung von Luftströmungen durch unbelegte Rechnerhöheneinheiten in Racks durch eingesetzte Leerblenden spart auf einfache Weise Energie ein.

Neuartige ressourcensparende Server-Systeme basierend auf ARM-Prozessoren, wie sie auch in Smartphones verwendet werden (HP-Moonshot-Serverserie) können in Zukunft helfen, Strom im Rechenzentrum zu sparen. Auch die passiv zu Kühlenden, auf Intel Bail-Trail basierende Architekturen (wie in Windows 8 Tablets verwendet), können in Zukunft für Serveranwendungen interessant werden.

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Sprich Freund und tritt ein – Sprachausgabe für den Raspberry Pi mit eSpeak und SVOX-pico https://blogs.uni-due.de/zim/2014/03/21/sprich-freund-und-tritt-ein-sprachausgabe-fur-den-raspberry-pi-mit-espeak-und-svox-pico/ Fri, 21 Mar 2014 10:18:32 +0000 https://blogs.uni-due.de/zim/?p=1938 Weiterlesen ]]> Embedded Computer sind je nach Einsatzgebiet häufig nicht mit Bildschirmen oder Displays ausgestattet. Wenn sie aber in wechselnden Umgebungen mit DHCP eingesetzt werden, ergibt sich häufig die Anforderung einmal schnell die bezogene IP-Adresse herauszufinden. Natürlich lässt sich dieses Problem komfortabel mit DynDNS lösen, wenn der Rechner auch wirklich mit dem Internet verbunden ist. Ansonsten bleibt immer nur die Suche nach einem neuen Netzwerkgerät im Webinterface des Routers.

Diese Anforderung hatte ich selber ursprünglich für einen mobilen Roboter, der sich in wechselnden Umgebungen bzw. WLAN-Netzen bewegen konnte, und per Webinterface bedient wurde. Um den Roboter initial zu finden musste die IP-Adresse bekannt sein.
Aber auch für Zwecke der Heimautomatisierung eingesetzte Mini-Rechner müssen nicht immer mit Display betrieben werden. Für die Ausgabe seltener Störungen bietet sich das Audio-Interface, also die Soundkarte, als preiswerte und stromsparende Alternative an.

[hana-flv-player video=“http://www.pediaphon.org/~bischoff/videos/pioneer1.flv“
width=“400″
height=“auto“
description=“Activemedia Pioneer 3AT Roboter“
player=“5″
clickurl=“http://www.dr-bischoff.de/videos/andreas_video_galerie.html“
clicktarget=“_blank“
autoload=“true“ autoplay=“false“
loop=“false“ autorewind=“true“
splashimage=“http://www.pediaphon.org/~bischoff/videos/pioneer1.jpg“
skin=“mejs-ted“
/]

Mein mobiler Activemedia Pioneer 3AT Roboter mit Sprachausgabe 2006 FernUni in Hagen, damals realisiert mit MBROLA

Computergenerierte künstliche Sprachausgabe wird mit sogenannter Text-to-Speech-Software TTS realisiert. Diese Software setzt mit Hilfe von umfangreichen Aussprache-Lexika oder Heuristiken (Regeln) für die Zielsprache geschriebenen Text zunächst in eine Abfolge einzelner Laute (Phoneme) um. Die einzelnen Laute, bzw. deren Kombinationen werden entweder von einem Menschen bei der Erstellung der Software eingesprochen oder ebenfalls synthetisch (Signalsynthese oder Formantsynthese) erzeugt. Neuere Systeme basieren auf einem umfangreiche Wortschatz an von einem Menschen gesprochenen Worten, so das eine nahezu natürliche Sprache generiert werden kann. Selbst die Herausforderung eine natürliche Sprachmelodie (Prosodie) zu erzeugen, scheinen moderne kommerzielle Systeme zu meistern. Nun erfordert so eine hochqualitative Sprachdatenbank sehr viel Speicherplatz und ist aufwändig und teuer zu produzieren. Trotz allem gibt es im Open-Source-Bereich brauchbare und auch schlanke freie TTS-Programme. Eine sehr Ressourcen-sparende TTS-Software ist eSpeak. Diese Software wurde ursprünglich auf einem Acorn RISC_OS Computer, also auch auf einer ARM-Architektur, entwickelt und eignet sich durch Ihre Kompaktheit, Ausführungsgeschwindigkeit und geringen Speicherbedarf besonders für Embedded Systeme. Außerdem unterstützt eSpeak über 20 Sprachen. An die Aussprache muss man sich etwas gewöhnen, sie ist aber verständlich.

Die auf dem Raspberry-Pi verwendete Debian-Variante Rasbian unterstützt eSpeak out-of-the-box.

Mit

sudo apt-get install espeak

ist die Installation erledigt. Die Ausgabe testen kann man testen, nachdem man das Audiointerface auf den Klinkenstecker per Alsamixer umgestellt hat. Default ist beim Rasberry PI Audioausgabe über HDMI. In /etc/config.txt kann das aber auch fest eingestellt werden.

sudo amixer cset numid=3 1

espeak -vde „hallo welt hier spricht der räspberri pei“

So hört sich das Ergebnis an:

Wenn keine Option -w angegeben wird, gelangt die Ausgabe direkt an das Audio-Device /dev/dsp .

Höhere Sprachqualität mit SVOX-Pico

Eine Alternative mit der derzeit besten Sprachqualität im Open-Source-Bereich stellt die SVOX-Pico-TTS-Engine dar.

So klingt es dann mit svox-pico:

Vielleicht kommt dem einen oder anderen Nutzer die Stimme bekannt vor. SVOX-Pico ist die in den Android-Versionen 2.1-2.3 eingesetzte Default-Sprachausgabe. Die neue, ab der Version 4.0 von Google für Android eingesetzte, TTS-Engine ist leider Closed-Source. Die SVOX-Pico TTS-Engine ist derzeit auch die Default-Engine für meine Wikipedia-Sprachausgabe Pediaphon und unterstützt neben Englisch (UK und US), Deutsch, Französisch auch Italienisch und Spanisch in hoher Qualität. Auf der Pediaphon-Seite können Sie übrigens auch online eigene Texte in Sprache umwandeln.

SVOX-Pico liegt als Open-Source vor, ist auf diverse Linux-Varianten portiert worden und lässt sich z.B. unter Ubuntu einfach mit sudo apt-get install libttspico-utils installieren. Für Raspbian muss das Paket selber kompiliert werden. Alternativ können Sie mein Debian-Paket für Raspbian ARM einfach herunterladen (MD5-Hash: b530eb9ff97b9cf079f622efe46ce513) und mit den Kommandos


apt-get install libpopt-dev
sudo dpkg --install pico2wave.deb

auf dem Rasberry Pi installieren. Das libpopt-dev ist ebenfalls erforderlich.
Mit

sudo amixer cset numid=3 1
pico2wave --lang=de-DE --wave=/tmp/test.wav "hallo welt hier spricht der räspberri pei"; play /tmp/test.wav;rm /tmp/test.wav

können Sie die Sprachausgabe testen.

Mit

sudo apt-get remove pico2wave

kann man das Debian-Paket auch wieder sauber deinstallieren.
Wer selber kompilieren möchte, muss neben know how etwas Geduld mitbringen.
Um die Quellen zu kompilieren ist neben automake auch das libtool erforderlich:

git clone -b upstream+patches git://git.debian.org/collab-maint/svox.git svox-pico
apt-get install automake libtool libpopt-dev
automake
./autogen.sh
./configure
make all
make install

Alternativ kann man auch ein direkt ein Debian-Paket bauen, dass auch sauber wieder aus dem System entfernt werden kann.
Ich habe zusätzlich für mein Binary die GCC-Optionen
-mcpu=arm1176jzf-s -mfpu=vfp -mfloat-abi=hard
passend für den Raspberry Pi angepasst, damit auch die Hardware floation-point Unterstützung genutzt wird.

Um dann z.B. beim Bootvorgang automatisch die IP-Adresse des Pis zu sprechen, habe ich in der /etc/rc.local folgende Kommandos eingefügt:

/usr/bin/amixer cset numid=3 1
/usr/bin/espeak -vde "meine ei pie Adresse lautet $_IP"

Sicherlich lassen sich noch eine Menge anderer sinnvolle Anwendungen für eine Sprachausgabe auf dem PI finden. Mit seinen Sensoren kann der Pi auch als ein preiswertes Hilfsmittel für Blinde-Nutzer eingesetzt werden.

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Raspberry Pi versus Cray XT 6m Supercomputer – MD5-Hash-Kollisionen berechnen mit dem Raspberry Pi https://blogs.uni-due.de/zim/2012/08/20/raspberry-pi-versus-cray-xt-6m-supercomputer-%e2%80%93-md5-hash-kollisionen-berechnen-mit-dem-raspberry-pi/ https://blogs.uni-due.de/zim/2012/08/20/raspberry-pi-versus-cray-xt-6m-supercomputer-%e2%80%93-md5-hash-kollisionen-berechnen-mit-dem-raspberry-pi/#respond Mon, 20 Aug 2012 16:23:13 +0000 https://blogs.uni-due.de/zim/?p=1496 Weiterlesen ]]> Der Raspberry Pi ist ein kleines Board mit ARM11- Prozessor (ein ARM1176JZF-S um genau zu sein, mit ARMv6 Befehlssatz), welches über einen 100 Mbit Ethernet-Port, HDMI, Analog Video, GPIO-Pins, SPI, I²C, UART und zwei USB-Schnittstellen verfügt. Der Prozessor ist übrigens identisch mit der im Apple iPhone der ersten Generation verbauten CPU.

Das kommt in der Verpackung, eine SD-Karte ist nicht dabei.

Das kommt in der Verpackung, eine SD-Karte ist nicht dabei.

Das Besondere ist der Preis, der Raspberry Pi kostet nur 25-30$ und ist für den Einsatz in Schulen vorgesehen. In England ist er inklusive T-Shirt und Versand nach Deutschland für 34 € zu haben. Aufgrund seiner niedrigen Leistungsaufnahme von nur 3,5 Watt (lüfterlos und ohne Kühlkörper), seiner geringen Größe (etwa Kreditkartenformat, aber durch die Konnektoren ca. 1,5 cm hoch) und des günstigen Preises eignet sich der Raspberry Pi für energiesparende Eigenentwicklungen wie etwa ein NAS, einen kleiner Router oder ein eigenes kleines Mediacenter. Als Massenspeicher fungiert eine SD-Karte, die beispielsweise mit einer angepassten Linux-Version, wie z.B. Raspbian “wheezy”, einem modifizierten Debian, bespielt werden kann.

Die Verwendung der angepassten Distribution ist sehr zu empfehlen, da diese Version im Gegensatz zu den Debian-ARM Versionen die Hardware Floating-Point-Unterstützung des ARM11 auch wirklich ausnutzen. Bei der Übersetzung von Source-Paketen sollte auch immer die GCC Compiler-Optionen

-mcpu=arm1176jzf-s -mfpu=vfp -mfloat-abi=hard

angegeben werden, damit wirklich die Hardware-Floating-Point Unterstützung aktiviert wird. Ansonsten werden die Floating-Point-Operationen per Library in Software durchgeführt, was naturgemäß sehr viel länger dauert (Faktor 10). Die Ubuntu-Arm Distribution ist übrigens nicht für den Raspberry Pi geeignet, da sie als Mindestanforderung den ARMv7-Befehlssatz (ab ARM Cortex A8) voraussetzt.

Kleine ARM-Kunde und Tablet-Tipps

ARM-Prozessoren, bzw. von den Herstellern in System on  a Chip (SoC)  integrierte ARM-Kerne, treiben übrigens so ziemlich alle aktuellen Android Smartphones und Tablets an. Auch die Apple-A5 SoC im iPhone und iPad verwenden ARM-Prozessorkerne. Übrigens sind neben dem Hauptprozessor für die Benutzerschnittstelle (auf dem das Android oder das  iOS läuft) auch fast immer mehrere zusätzliche ARM-Kerne in einem Mobiltelefon verbaut. Leistungsschwächere, aber energiesparende “kleinere” ARM-Varianten werden beispielsweise für den Kommunikationsprozessor (das “Radio”) des Telefons eingesetzt, welcher die GSM und UMTS-Kommunikation abwickelt. Auch in fast allen Bluetooth-Chipsätzen und  GPS-Chipsätzen steckt jeweils ein weiterer kleiner ARM-Kern. Die Wahrscheinlichkeit ist also sehr hoch, dass in Ihrem Smartphone vier oder mehr ARM-Kerne in Chipsätzen “verbaut” sind.

Die Nummerierung der Befehlssätze ARMvX darf nicht mit der der Bezeichnung der Architektur verwechselt werden, siehe auch http://de.wikipedia.org/wiki/ARM-Architektur. Übrigens findet sich hier eine schöne Zuordnung von ARM-Befehlssatzversionen zu den korrespondierenden ARM-Architekturen und den zugehörigen Handelsnamen der SoC ARM-Implementierungen einiger Hersteller. Diese Aufstellung kann bei der Auswahl eines Android-Tablets in Hinsicht auf zu erwartende CPU-Leistung sehr hilfreich sein. (Unterhalb Cortex A8 – Finger weg!)  Brauchbare Tablets mit Cortex A8 sind schon für knapp über 100 Euro erhältlich. Eine dem iPad 3 vergleichbare Performance kann aber erst einem Cortex A9 basierten Gerät mit mehreren Kernen abverlangt werden.

MD5-Hash-Kollision

Um die Leistungsfähigkeit der ARM11-Prozessors auf die Probe zu stellen, wurde kein klassischen Benchmark eingesetzt, sondern die MD5 Collision Demo von Peter Selinger für den Raspberry Pi kompiliert. Hier bei handelt es sich um einen Algorithmus, der einen Angriff auf einen MD5 Hashwert vornimmt und eine Kollision erzeugt. Mit so einer Hash-Kollision kann zweites Dokument oder ein zweites Binary erzeugen werden, dass einen identischen MD5 Hash zu einer Originaldatei besitzt. Der Algorithmus startet immer mit einem Zufallswert für die Berechnung einer Hash-Kollision, so dass es immer unterschiedlich lange dauert bis eine Kollision gefunden wird. Startet man den Prozess aber mehrmals auf einer Maschine mit mehreren Kernen, so steigt die Wahrscheinlichkeit recht schnell an ein Ergebnis zu kommen. Der Algorithmus parallelisiert also nicht die selber die Berechnung, sondern profitiert vom abweichenden Zufallsstartwert auf jedem Kern.

PC versus …

Getestet wurde zunächst mit einem single core Atom Netbook (2 Stunden 46 Minuten) und dann mit einer 8-Kern-Maschine (zwei Xeon Quad Core Prozessoren), dem Publikumsrechner des ZIM für Mitarbeiter der Hochschule. Diese Maschine benötigte nur 16 Minuten und 6 Sekunden um eine Kollision zu finden. Wohlgemerkt einer der Kerne hatte eine Kollision gefunden, der letzte Kern benötigte fast drei Stunden. (siehe Abbildung)

Das top-Kommando ("1" für die Ansicht aller Kerne)

Das top-Kommando ("1" für die Ansicht aller Kerne)

… CRAY versus ….

Den Cray XT 6m Supercomputer der Universität Duisburg-Essen konnte ich bereits im Juni 2010 mit der gleichen „Rechenaufgabe“ testen. Ich hatte seinerzeit allerdings nur 300 der insgesamt 4128 Kerne zur Verfügung, einer der Kerne fand nach 56 Sekunden eine Hash-Kollision. Auf der Cray kann ein Job automatisiert auf allen zur Verfügung stehenden Kernen gestartet werden.

… Raspberry PI

Und der gute Raspberry Pi? Ein Testlauf brachte nach 30 Stunden und 15 Minuten eine Hash-Kollision zum Vorschein. Wie beschrieben, es handelt sich um keinen wirklichen Benchmark. Zwei weitere Durchgänge endeten nach 19Stunden 10 Minuten und 29 Stunden und 28 Minuten. Aber wie sieht denn nun die Energiebilanz des Raspberrys im Vergleich mit der Cray aus?

Preiswerter und leiser als ein Cray Supercomputer bei etwa gleichem Energieverbrauch bezogen auf die Rechenleistung

Preiswerter und leiser, aber auch sehr viel langsamer als ein Cray Supercomputer bei etwa gleichem Energieverbrauch bezogen auf die Rechenleistung

Die zwei Cray-Schränke an der Universität Duisburg-Essen benötigen je 40kW und die erzeugte Wärme per Klimatisierung abzuführen wird jeweils die gleiche Leistung benötigt. Also insgesamt 160 KW bzw. umgerechnet auf den im Experiment genutzten Anteil der 300 Kerne ca. 11.6 KW. Der Energieverbrauch in 56 Sekunden beträgt dann 0,18 KWh. Der Raspberry Pi nimmt eine Leistung von 0,0035 KW auf und verbraucht daher in 30,25 Stunden 0,106 KWh. Wenn man die Klimatisierung nicht berücksichtigen würde, ergäbe sich überraschenderweise ein etwa ähnlicher Energieverbrauch pro Rechenleistung!

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https://blogs.uni-due.de/zim/2012/08/20/raspberry-pi-versus-cray-xt-6m-supercomputer-%e2%80%93-md5-hash-kollisionen-berechnen-mit-dem-raspberry-pi/feed/ 0