KIP-Veröffentlichungen

 
Jahr 2014
Autor(en) Eric Christian Müller
Titel Novel Operation Modes of Accelerated Neuromorphic Hardware
KIP-Nummer HD-KIP 14-98
KIP-Gruppe(n) F9
Dokumentart Dissertation
Keywords Accelerated Neuromorphic Hardware, Low-latency, High-throughput, Closed-loop, Real-time, Hybrid, Transport-Layer, FPGA, Linux, 40GbE, 10GbE
Abstract (de)

Der hybride Betriebsmodus beruht auf der Kombination aus konventionellen Rechnern und eines neuromorphen Systems, das nicht auf der von Neumann Architektur beruht, um ein Experiment gemeinsam in Echtzeit durchzuführen. Die interaktive Betriebsart ermöglicht eine schnelle Ergebnisrückmeldung an den Benutzer und profitiert von einem hohen Experimentdurchsatz. Die Leistung eines speziell entwickelten Transportprotokolls, welches das beschleunigte neuromorphe System und den Rechnercluster verbindet, wird evaluiert. Die nominelle Übertragungsgeschwindigkeit wird zwischen Hostrechner und acht FPGAs ((846.7 ± 1.2) MiB/s, 94% der Maximalgeschwindigkeit), sowie zwischen zwei Rechnern über 10GbE (> 99%) so wie 40GbE (> 99%) erreicht. Die Softwarearchitektur, die nötig ist um hohe Experimentraten zu erreichen, wird vorgestellt und anhand von Messungen werden die Schlüsselgrößen untersucht. Die enge Kopplung der Resourcen, die der hybride Betrieb benötigt, stellt Anforderungen an die Kommunikationslatenz. Diese wird mittels eines speziellen, selbstentwickelten Softwarepakets gemessen. Für die Inter- hostlatenz werden (2.4 ± 0.2) μs und für die Anbindung des neuromorphen Systems (8.5 ± 0.4) μs ermittelt. Ein hybrides Experiment wird entworfen, das als Demonstration der Hard- und Softwareinfrastruktur dient. Beginnend mit einer konventionellen neuronalen Netzwerksimulation wird das Experiment schrittweise in Richtung einer zeitkontinuierlichen Echtzeitinteraktion zwischen Kontrollrechner und neuromorphem System entwickelt. Zwischenschritte sowie das Endresultat werden präsentiert und ausgewertet.

Abstract (en)

The hybrid operation mode relies on a combination of conventional computing resources and a neuromorphic, beyond von Neumann system to perform a joint real-time experiment. The interactive operation mode provides prompt feedback to the user and benefits from high experiment throughput. The performance of a custom transport-layer protocol is evaluated connecting the accelerated neuromorphic system and the computer cluster. Wire-speed performance is achieved between host and eight FPGAs ((846.7 ± 1.2) MiB/s, 94% wire speed), and between two hosts using 10-Gigabit Ethernet (> 99%) as well as 40GbE (> 99%) to explore scaling behavior. The software architecture to process neuronal network experiments at high rates is presented including measurements which address the key performance indicators. During hybrid operation, the tight coupling between both resources requires low-latency communication. Using a custom-developed software framework, an average one-way latency between two host computers connected via 10GbE is found to be (2.4 ± 0.2) μs and (8.5 ± 0.4) μs to the neuromorphic system. A hybrid experiment is designed to demonstrate the hardware infrastructure and software framework. Starting from a conventional neuronal network simulation, the experiment is gradually migrated into a time-continuous experiment which interacts between a host computer and the neuromorphic system in real time. Results of the intermediate steps and the final, hybrid operation are evaluated.

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