KIP publications

year 2018
author(s) Tobias Thommes
title Design and Implementation of an EXTOLL Network-Interface for the Communication FPGA in the BrainScaleS Neuromorphic Computing System
KIP-Nummer HD-KIP 18-188
KIP-Gruppe(n) F9
document type Masterarbeit
Keywords (shown) BrainScaleS, FPGA, EXTOLL, Network, Neuromorphic
Abstract (de)

Moderne Computer-Chips werden immer effizienter, stellen immer mehr FLOPs zur Verfügung und benötigen dabei weniger oder genau so viel Energie wie ihre Vorgänger. Trotz dieses Trends ist der Energieverbrauch großer Supercomputer immer noch enorm: Die Nummer eins auf der Top 500 Liste, Sunway TaihuLight leistet 125 PFLOPs und benötigt dafür eine elektrische Leistung von ca. 15MW. Das effizienteste Supercomputer-System auf der Green 500 Liste ist das Shoubu System B. Es leistet 842 TFLOPs und verbraucht eine Leistung von 50 kW.
Im Gegensatz dazu kann das menschliche Gehirn intelligente Operationen und Gedanken verarbeiten, während es nebenbei den menschlichen Körper steuert. Dazu verbraucht es lediglich etwa 20 W. Das Human Brain Project (HBP) hat sich zum Ziel gesetzt, durch Methoden der synthetischen Biologie zu verstehen, wie dieses unglaublich effiziente System funktioniert.
Das BrainScaleS System am Kirchhof-Institut für Physik an der Universität Heidelberg ist Teil des HBP und verfolgt dieses Ziel durch die Entwicklung eines neuromorphen analogen Hardwaresystems in Verbindung mit einem konventionellen Computer Cluster.
Bisher ist das BrainScaleS System durch Ethernet über USB 3.0 Kabel verbunden. Dies ist nicht nur ungünstig für Latenz und Bandbreite, sondern resultiert auch in einer ineffizienten Kabeldichte und hohem Verkabelungsaufwand.
Die vorliegende Masterarbeit beschreibt die Entwicklung einer neuen Netzwerkschnittstelle für die FPGAs, welche die Daten-Kommunikation zwischen den neuromorphen Hardware-Chips und dem konventionellen digitalen System kontrollieren. Die neue Schnittstelle wird das BrainScaleS System in die Lage versetzten, die Vorteile des EXTOLL Netzwerkes zu nutzen. Dabei handelt es sich um ein hoch-performantes Verbindungsnetzwerk, welches für niedrige Latenz und hohe Nachrichtenraten optimiert wurde. Dadurch wird die Netzwerk-Performanz des BrainScaleS Systems im Bereich der Latenz, der Nachrichten-Rate und des Verkabelungsaufwands signifikant verbessert werden.

Abstract (en)

Modern computer chips are constantly becoming more and more efficient, providing more Floating Point Operations per second (FLOPs) by consuming less or equal power than their predecessors. In spite of this trend, the power consumption of large super-computers is still enormous: The number one on the Top 500 List, Sunway TaihuLight provides up to 125 PFLOPs and consumes power of around 15MW. The most efficient Super Computing System on the Green 500 List is Shoubu System B which provides 842 TFLOPs while consuming 50 kW.
In contrast to that, the human brain can cope with intelligent operations and thoughts and additionally controls the human body, by only using an amount of about 20 W. The Human Brain Project (HBP) aims to understand by means of Synthesis Biology how this inconceivably efficient system works.
The BrainScaleS system at the Kirchhof-Institute for Physics (KIP) in Heidelberg is part of the HBP and pursues this goal by developing a neuromorphic analog hardware system in combination with a conventional computing cluster.
Up to now the BrainScaleS system is connected via Ethernet over USB 3.0 cables, which not only negatively affects latency and bandwidth, but also results in inefficient cabling density and effort.
This work at hand describes the development of a new network interface for the FPGAs controlling the data communication between the neuromorphic hardware chips and the conventional digital system. The new interface will enable the BrainScaleS system to use the benefits of the EXTOLL network, a high-performance interconnection network, optimised for low latency and high message rates.
This will significantly increase the network-performance of the BrainScaleS system in terms of latency, message-rate and cabling effort.

bibtex
@mastersthesis{thommes2018,
  author   = {Tobias Thommes},
  title    = {Design and Implementation of an EXTOLL Network-Interface for the Communication FPGA in the BrainScaleS Neuromorphic Computing System},
  school   = {Universit├Ąt Heidelberg},
  year     = {2018},
  type     = {Masterarbeit}
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