Simulation von Token Ring Netzwerken

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines empirischen Modells zur Simulation von TokenRing-Netzwerken auf Basis eines MonteCarlo-Ansatzes. Desweiteren werden die Ergebnisse aus verschiedenen Beispielsimulationsläufen dargelegt und diskutiert. Hierbei werden vor allem die Auswirkungen der einzelnen Protokolle und Protokollebenen auf die Systemleistung und -auslastung betrachtet

Simulation pulsverarbeitender neuronaler Netze : eine ereignisgetriebene und verteilte Simulation pulsverarbeitender neuronaler Netze

In dieser Arbeit werden die Eigenschaften von pulsverarbeitenden Neuronalen Netzen (PVNN) untersucht und eine daraufhin optimierte Lösung in Form des Simulationssystems SPIKELAB vorgestellt. SPIKELAB implementiert eine ereignisgetriebene und verteilte Simulation, welche die Eigenschaften pulsverarbeitender neuronaler Netze, wie z. B. die geringe Aktivität dieser Netzwerke, deren spärliche Vernetzung und die Verzögerung zwischen Neuronen, explizit behandelt und ein dadurch gegebenes Optimierungspotential ausschöpft. Zudem werden die Pulse im Netzwerk alleine durch den Zeitpunkt ihres Auftretens modelliert, wodurch trotz der in SPIKELAB eingesetzten Optimierungen, ohne Eingriff in das Simulationsverfahren, nahezu beliebige Berechnungsmodelle für Neuronen implementiert werden können. Die ereignisgetriebene Simulation wird in dieser Arbeit quantitativ mit einem üblicherweise verwendeten Zeitscheibenverfahren verglichen. Die Beschleunigung durch eine Verteilung der Simulation wird quantitativ an repräsentativen Beispielnetzwerken aufgezeigt. Schließlich zeigt die in dieser Arbeit entwickelte Beschleunigungshardware RACER in welcher Weise eine ereignisgetriebene Simulation durch Hardware beschleunigt und wie analoge und digitale Hardware in die Simulation eingebunden werden kann