392157 Neural Computing auf einem FPGA-Cluster (Pj) (WiSe 2004/2005)

In der Robotik werden häufig Algorithmen aus der Neuroinformatik
verwendet. Diese besitzen diverse Vorteile und bieten sich besonders
im Sinne einer biologischen Plausibilitaet an. Nachteil dieser
Algorithmen ist jedoch deren (im allgemeinen) großer Rechenaufwand.
Zudem eignen sie sich meistens nur schlecht für eine Bearbeitung auf
herkömmlichen CPUs.

Besser geeignet sind parallel rechnende Systeme, die entweder
universell aufgebaut sind (beispielsweise SIMD-Varianten wie
Feldrechner oder Systolische Rechner) oder einen speziellen
Algorithmus (bzw. eine Klasse von Algorithmen) realisieren.

Den Teilnehmern des Projektseminars werden verschiedene aktuell
eingesetzte Algorithmen gegeben. Sie können sich das für sie
interessanteste Verfahren aussuchen und eine möglichst optimale,
parallele Hardware-Realisierung überlegen.

Als Hauptteil des Projektes soll der Algorithmus auf einem
FPGA-Cluster (Array) implementiert werden. Hierzu stehen fünf
FPGA-Boards zur Verfügung, die jeweils einen frei konfigurierbaren
Baustein (Field Programmable Gate Array, FPGA) und verschiedene
Speicherarten enthalten.

Die FPGAs können direkt miteinander verbunden werden, so dass ein
Gesamtsystem mit relativ vielen Speicherkanälen und einem großen,
frei konfigurierbaren Logikbereich möglich wird. Als Abschluss soll
der von den Teilnehmern entwickelte FPGA-Cluster hinsichtlich seiner
Rechenleistung mit den zur Zeit üblichen CPU-basierten
Berechnungsverfahren verglichen werden.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Die Teilnehmer sollten Vorkenntnisse im Bereich Hardware-Entwicklung
mitbringen (beispielsweise mit dem im DEP verwendeten grafischen
Schaltplaneditor, ideal wären VHDL- oder Verilog-Kenntnisse).
Alternativ sollten die Teilnehmer bereit sein, sich in eine Hardware-Beschreibungssprache
wie VHDL oder Verilog einzuarbeiten (Material zum Einarbeiten ist
ausreichend vorhanden).
Kenntnisse in parallelen Rechnerarchitekturen oder Neuroinformatik
sind hilfreich, werden aber nicht vorausgesetzt.

In der ersten und zweiten Vorlesungswoche wird jeweils ein Treffen
zur Einführung und gemeinsamen Absprache angeboten (12.10., 19.10.).
Alle interessierten Studenten sollten zu diesen Terminen erscheinen
oder ggf. per E-Mail an "tkoehler@ti. ..." absagen.
Im weiteren Verlauf des Semesters gibt es wöchentliche Treffen. Den
Termin dafür können die Teilnehmer unter sich absprechen.

Externe Kommentarseite

http://www.ti.uni-bielefeld.de/html/teaching/WS0405/pj_fpgacluster/pj_fpgacluster.html