Leistungsbewertung eingebetteter Neurocomputersysteme:
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| Published: |
Paderborn
Heinz-Nixdorf-Inst.
2002
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| Series: | HNI-Verlagsschriftenreihe
104 |
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Item Description: | Zugl.: Paderborn, Univ., Diss., 2001 |
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| adam_text | Titel: Leistungsbewertung eingebetteter Neurocomputersysteme
Autor: Porrmann, Mario
Jahr: 2002
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Neurocomputerarchitekturen für selbstorganisierende Karten 5
2.1 Selbstorganisierende Karten nach Kohonen 5
2.1.1 Das Funktionsprinzip selbstorganisierender Karten 5
2.1.2 Hardwareorientierte Vereinfachungen des
SOM-Algorithmus 9
2.1.3 Visualisierung der Anlernergebnisse 9
2.1.4 Anwendungen selbstorganisierender Karten 13
2.2 Realisierungsalternativen 16
2.3 Systeme auf der Basis von Standard Bausteinen 19
2.4 Systeme auf der Basis von neuronalen ASICs 21
2.5 Zusammenfassung 24
3 Leistungsbewertung von Hardware-Beschleunigern 25
3.1 Allgemeine Bewertungskriterien für Rechnersysteme 26
3.1.1 Bewertung von Parallelrechnern - Beschleunigung und Effizienz . 27
3.2 Leistungsmaße für Neurocomputer 29
3.2.1 Einfluss der Nachbarschaftsfunktion auf die
Leistung selbstorganisierender Karten 32
3.3 Leistungsbewertung mit Benchmarks 35
3.3.1 Qualitätsmaße für selbstorganisierender Karten 35
3.3.2 Ein Beschleunigungsmaß für Neurocomputer 37
3.3.3 Benchmarks für Neurocomputer 38
3.4 Leistungsmaße für Hardware-Beschleuniger 39
3.4.1 Definition der Zielarchitektur 40
i
3.4.2 Architekturspezifische Leistungsmaße 41
3.4.3 System-Beschleunigung 43
3.4.4 System-Effizienz 45
3.4.5 Auswahl eines Arbeitspunktes 47
3.4.6 Leistungsbewertung von Hardware-Beschleunigern
für die Bearbeitung zyklischer Prozesse 49
4 Ein Modell für Architekturen zur Simulation
selbstorganisierender Karten 55
4.1 Ein einfaches Modell 56
4.1.1 Beschreibung der modellierten Architektur 57
4.1.2 Charakterisierung des Host-Rechners 57
4.1.3 Charakterisierung der Kommunikation 59
4.1.4 Charakterisierung des Hardware-Beschleunigers 62
4.1.5 Beispiel: Abrufphase selbstorganisierender Karten 62
4.2 Ein erweitertes Modell 69
4.2.1 Modellierung der Speicherhierarchie 71
4.2.2 Erweiterte Modellierung des Host-Rechners 72
4.3 Anwendung des Modells auf die Simulation selbstorganisierender Karten 76
4.3.1 Modellierung von Einprozessor-Systemen 81
4.3.2 Modellierung einer Host-Beschleuniger-Kombination 89
5 Einbettung neuronaler Hardware 97
5.1 Ein heterogenes Multiprozessor-System für neuronale Anwendungen ... 97
5.2 Der Neuroprozessor NBISOM25 99
5.2.1 Einbettung des NBISOM25 in die VME-Bus-Umgebung 101
5.2.2 Die Leistung der NBISOM25 VME-Bus-Karte 104
5.3 Der Neuroprozessor NBX 106
5.3.1 Entwurfsablauf 106
5.3.2 Die Architektur des NBX 107
5.3.3 Erweiterte Funktionen des NBX 112
5.3.4 Einbettung des NBX in die VME-Bus-Umgebung 119
5.3.5 Die Leistungsfähigkeit der NBX-Architektur 121
ii
5.4 Eine Softwareumgebung für selbstorganisierende Karten 125
5.5 Skalierung des NBX auf aktuelle und zukünftige Technologien 130
5.5.1 Abbildung der NBX-Architektur auf Xilinx FPGAs 130
5.5.2 Abbildung der NBX-Architektur auf moderne
ASIC-Technologien 135
6 Zusammenfassung 139
A Abschätzung der Anzahl adaptierter Kartenelemente 143
Verzeichnis der verwendeten Formelzeichen 147
Abbildungsverzeichnis 155
Tabellenverzeichnis 159
Literaturverzeichnis 161
iii
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