KIP-Veröffentlichungen

Die Electronic Vision(s) Gruppe entwickelt neuromorphe Chips, welche das zeitliche Verhalten des Membranpotentials eines Neurons als analoge Schaltung modellieren. In der Anwendung führen analoge Neuronenmodelle zu großen Beschleunigungen in der Größenordnung von 10^3 bis 10^5 im Vergleich zur biologischen Zeit. Daher muss die Kommunikationsinfrastruktur des Chips entsprechend große Datenmengen verarbeiten können. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein HDL-Switch-Modul entwickelt, um die makroskopischen Abstände zwischen den chipinternen Ereignis- und Konfigurationsbussen und den Ausleselinks zu überwinden. Das parametrisierbare Modul übernimmt Daten von einer Reihe von Eingangsverbindungen und überträgt sie gleichmäßig auf alle Ausgangsverbindungen. Es ist für eine beliebige Anzahl von Ein- und Ausgangsanschlüssen geeignet. Die Ergebnisse der HDL-Simulation bestätigen eine deutliche Verbesserung gegenüber der aktuell implementierten Lösung.

The Electronic Vision(s) group designs neuromorphic chips that model the temporal behaviour of a neuron's membrane potential as an analog circuit. In application, analog neuron models lead to large accelerations in the order of 10^3 to 10^5 compared to biological time. Therefore the communication infrastructure of the chip needs to handle correspondingly large amounts of data. In the course of this thesis a HDL Switch module was developed to overcome the macroscopic distances between the on-chip event and configuration buses and the read-out links. The parametrizable module accepts data from a set of input connections and transfers it uniformly to all output links. It is suitable for an arbitrary number of input and output connections. HDL simulation results confirm a significant improvement compared to the currently implemented solution.