Das FPGA-Entwicklungssystem CHDL

In dieser Arbeit wurde das Konzept der C++-basierten Hardwarebeschreibung für Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) weiterentwickelt und optimiert. Ergebnis ist ein homogenes System, das eine deutlich verbesserte Unterstützung für FPGA-Koprozessoren bietet als bisher verfügbare Werkzeuge: Das FPGA-Entwicklungssystem CHDL. CHDL integriert mehrere parallel einsetzbare Beschreibungsebenen von der detaillierten strukturellen Spezifikation über Zustandsmaschinen bis hin zur Hochsprachenbeschreibung. Die Simulation kann durch Nachbilden der Hardwareumgebung mittels C++-Funktionen das gesamte zu untersuchende System umfassen. Auch die Softwarekomponente des FPGA-Koprozessors ist in die Simulation einbezogen. Zusätzlich wird die Anwendung moderner Debugging-Verfahren wie Readback und partielle Rekonfiguration unterstützt. Die Ausgabe der Netzlisten erfolgt direkt im XNF- oder EDIF-Format. Beim Einsatz von CHDL muß der Entwickler nur eine einzige Sprache beherrschen, um Anwendungen für FPGA-Koprozessoren zu implementieren: C++. Ein handelsüblicher C++-Kompiler sowie die Place&Route-Software des FPGA-Herstellers reichen aus, um mit CHDL FPGA-Anwendungen zu entwickeln. Es werden keine weiteren Werkzeuge benötigt, insbesondere keine VHDL-Kompiler

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

Studentensymposium Informatik Chemnitz 2012: Tagungsband zum 1. Studentensymposium Chemnitz vom 4. Juli 2012

In diesem Jahr fand das erste Studentensymposium Informatik Chemnitz (TUCSIS StudSym 2012) statt. Wir freuen uns, Ihnen in diesem Tagungsband studentische Beiträge präsentieren zu können. Das Studentensymposium der Fakultät für Informatik der TU Chemnitz richtet sich an alle Studierende und Doktoranden der Informatik sowie angrenzender Disziplinen mit Schwerpunkt Informatik aus dem Raum Chemnitz. Das Symposium hat das Ziel, den Studierenden eine Plattform zu geben, ihre Projekte, Studienarbeiten und Forschungsvorhaben vorzustellen. Im Mittelpunkt des Symposiums stehen studentische Projekte aus Seminaren, Praktika, Abschlussarbeiten oder extracurricularen Aktivitäten. Das Symposium bietet die Möglichkeit, vor einem akademischen Publikum Ideen, Pläne und Ergebnisse zu präsentieren und zu diskutieren. Darüber hinaus sind Doktoranden eingeladen ihre Promotionsprojekte mit einem Poster zu präsentieren um dadurch Feedback von anderen jungen Wissenschaftlern und Professoren für ihre wissenschaftliche Arbeit zu erhalten

Virtuelle Realitäten für die chirurgische Ausbildung: Strukturen, Algorithmen und ihre Anwendung

Die vorliegende Arbeit beschreibt Strukturen und Algorithmen zum Bau virtueller Realitäten für die chirurgische Ausbildung. Anwendungsbeispiel ist die Software des Augenoperationssimulators EyeSi; alle Verfahren wurden aber in größerer Allgemeinheit für die Softwarebibliothek VRM (Virtuelle Realität in der Medizin) implementiert. (1) Datenrepräsentation: Zu Repräsentation der Daten einer virtuellen Welt wird ein gerichteter Multigraph mit attributierten Knoten und gefärbten Kanten vorgeschlagen. Die strukturelle Information wird in knotenzentrierten Adjazenzlisten gespeichert. Um schnellen sequentiellen Zugriff zu ermöglichen, können einzelne Attribute in zusammenhängenden Speicherbereichen abgelegt werden. Mit Hilfe einer dünnen Zugriffsschicht werden Sichten auf Subgraphen definiert, innerhalb derer Typsicherheit und Zugriffsschutz gewährleistet sind. Ausdrucksmächtigkeit und Zugriffsgeschwindigkeit des Datenformats ermöglichen es, alle Informationen über die virtuelle Welt auf einheitliche Weise zu repräsentieren -- die inneren Strukturen der Objekte genauso wie szenegraphähnliche Beziehungen der Objekte untereinander. (2) Softwarearchitektur: Die Software für einen VR-Simulator wird in die Komponenten I/O (VR-Interfaces), Simulation (Berechnung der physikalischen Vorgänge) und Systemsteuerung (GUI, Benutzerverwaltung, Multimedia-Ausgabe) aufgeteilt. Die Komponenten werden auf logische und softwaretechnische Weise getrennt, so dass die Softwareentwicklung in unabhängigen Teilprojekten erfolgen kann. Die Datenströme zwischen den Komponenten können umgeleitet werden. Dies ermöglicht es beispielsweise, Trainingssitzungen aufzuzeichnen und wiederzugeben, mehrere Simulatoren miteinander zu koppeln oder den grafischen Renderer auszutauschen. Anhand bestehender psychologischer Untersuchungen wird eine VR-Echtzeitbedingung definiert. Auf der Basis von Laufzeitmessungen wird diskutiert, unter welchen Bedingungen die VR-Echtzeitbedingung auch auf Standard-PCs erfüllt werden kann. Es wird vorgeschlagen, zeitintensive Vorgänge auf unabhängige, aber synchron arbeitende Subsysteme auszulagern. EyeSi setzt diesen Vorschlag bei der Kollisionserkennung mit Grafikoperationen sowie bei der FPGA-basierten Bildverarbeitung des Trackingsystems um. (3) Gewebeinteraktion: Der erste Schritt bei der Berechnung einer Gewebeinteraktion ist die Erkennung der Kollision zwischen einem Instrument und einem Gewebestück. Standard-Verfahren sind häufig ungeeignet, da sie die möglichen Objektformen zu sehr einschränken oder eine zeitaufwändige Vorberechnung benötigen. Es wurde daher ein bildbasiertes Verfahren entwickelt, das auf einem Vorschlag von Myszkowski et al. (1995) basiert. Es wird gezeigt, dass unter bestimmten Bedingungen ein lokales Konvexitätskriterium gilt, mit dessen Hilfe ein Rendering-Schritt eingespart werden kann. Durch Berücksichtigung der vorgegebenen Interaktions- und Deformationsrichtungen entfällt ein weiterer Rendering-Schritt. Für die Berechnung von Deformationsvektoren werden die z-Buffer-Einträge genutzt, kollidierende Polygone werden über eine eindeutige Färbung im Color-Buffer identifiziert. Es wird gezeigt, dass mit diesem Ansatz Kollisionserkennung und -antwort in EyeSi schnell genug berechnet werden können. Es wird diskutiert, wie bei der Kollisionsantwort Oszillationen und daraus resultierende numerische Instabilitäten vermieden werden können. Für die Gewebedeformation stellt die VRM-Bibliothek FEM-Verfahren, ChainMail- und Feder-Masse-Modelle zur Verfügung. Es werden verschiedene Integrationsmethoden für Feder-Masse-Modelle diskutiert. Um bei expliziter Integration den Stabilitätsbereich zu vergrößern, wird die Dehnungskorrektor von Provot (1995) mit einer Feder-Sortierung verbunden. Zur lokalen Gitterverfeinerung wird ein einfaches Verfahren vorgestellt. (4) EyeSi: EyeSi ist eine virtuelle Realität zum Training von Augenoperationen. Es werden alle wesentlichen Aspekte einer realen Operation nachgebildet: ein stereoskopisches Display ersetzt das Stereomikroskop. Originalgetreue Instrumente werden in einem Metallauge bewegt; die Positionen der Objekte werden mit einem optischen Trackingsystem gemessen. Ein PC übernimmt die Verwaltungsaufgaben des Systems: Benutzerverwaltung, GUI-Steuerung über einen Touchscreen, Kontrolle, Auswertung und Aufzeichnung von Trainingsläufen, realistische 3D-Visualisierung über einen eigenen Renderer sowie generische Routinen für die Instrument-Gewebe-Interaktion. Innerhalb dieses Rahmens sind verschiedene Trainingsmodule implementiert, die dem angehenenden Chirurgen nicht nur grundlegende manuelle Fähigkeiten vermitteln, sondern die Durchführung vollständiger Operationen gestatten. Durch die realistische Gewebesimulation und das aufwändige VR-Interface ist eine überzeugende virtuelle Realität entstanden, die bereits in der ophthalmochirurgischen Ausbildung im Einsatz ist