Network Processors are multicore processors capable of processing network packets at wire speeds of multi-Gbps. Due to their high performance and programmability, these processors have become the main computing elements in many demanding network processing equipments like enterprise, edge and core routers. With the ever increasing use of the internet, the processing demands of these routers have also increased. As a result, the number and complexity of the cores in network processors have also increased. Hence, efficiently managing these cores has become very challenging. This dissertation discusses two main issues related to efficient usage of large number of parallel cores in network processors: (1) How to allocate work to the processing cores to optimize performance? (2) How to meet the desired performance requirement power efficiently? This dissertation presents the design of a hash based scheduler to distribute packets to cores. The scheduler exploits multiple dimensions of locality to improve performance while minimizing out of order delivery of packets. This scheduler is designed to work seamlessly when the number of cores allocated to a service is changed. The design of a resource allocator is also presented which allocates different number of cores to services with changing traffic behavior. To improve the power efficiency, a traffic aware power management scheme is presented which exploits variations in traffic rates to save power. The results of simulation studies are presented to evaluate the proposals using real and synthetic network traces. These experiments show that the proposed packet scheduler can improve performance by as much as 40% by improving locality. It is also observed that traffic variations can be exploited to save significant power by turning off the unused cores or by running them at lower frequencies. Improving performance of the individual cores by careful scheduling also helps to reduce the power consumption because the same amount of work can now be done with fewer cores with improved performance. The proposals made in this dissertation show promising improvements over the previous work. Hashing based schedulers have very low overhead and are very suitable for data rates of 100 Gbps and even beyond. / text

Cette thèse porte sur l’implémentation d’algorithmes événementiels, en utilisant, dans un premier temps, des données provenant d’une rétine artificielle, mimant le fonctionnement de la rétine humaine, pour ensuite évoluer vers tous types de signaux événementiels. Ces signaux événementiels sont issus d’un changement de paradigme dans la représentation du signal, offrant une grande plage dynamique de fonctionnement, une résolution temporelle importante ainsi qu’une compression native du signal. Sera notamment étudiée la réalisation d’un dispositif de création de cartes de profondeur monoculaires à haute fréquence, un algorithme de tri cellulaire en temps réel, ainsi que l’apprentissage non supervisé pour de la reconnaissance de formes. Certains de ces algorithmes (détection de flot optique, construction de cartes de profondeur en stéréovision) seront développés en parallèle sur des plateformes de simulation neuromorphiques existantes (SpiNNaker, TrueNorth), afin de proposer une chaîne de traitement de l’information entièrement neuromorphique, du capteur au calcul, à faible coût énergétique. / This thesis is about the implementation of neuromorphic algorithms, using, as a first step, data from a silicon retina, mimicking the human eye’s behavior, and then evolve towards all kind of event-based signals. These eventbased signals are coming from a paradigm shift in the data representation, thus allowing a high dynamic range, a precise temporal resolution and a sensor-level data compression. Especially, we will study the development of a high frequency monocular depth map generator, a real-time spike sorting algorithm for intelligent brain-machine interfaces, and an unsupervised learning algorithm for pattern recognition. Some of these algorithms (Optical flow detection, depth map construction from stereovision) will be in the meantime developed on available neuromorphic platforms (SpiNNaker, TrueNorth), thus allowing a fully neuromorphic pipeline, from sensing to computing, with a low power budget.

Das bildgebende Prinzip des B-Flow® beruht nicht auf dem Dopplereffekt und hat dadurch Vorteile gegenüber den Dopplerverfahren bezüglich Winkelabhängigkeit, Orts- und Zeitauflösung. Das Verfahren zeichnet sich vor allem durch eine sehr wirklichkeitsgetreue überlagerungsfreie Echtzeitdarstellung von Blutfluss aus (WESKOTT 2000). Veterinärmedizinische Untersuchungen zum B-Flow® gibt es nur wenige (KIEFER et al. 2002) (KIEFER et al. 2004). Um Möglichkeiten und Grenzen dieses neuen Flussdetektionsverfahrens zu evaluieren, wurde folgende Untersuchung durchgeführt. Material und Methoden An verschiedenen Flussphantomen wird die Darstellbarkeit und Genauigkeit der Flussdarstellung vergleichend für den Farbdoppler, Powerdoppler und für B-Flow® untersucht. Der Einfluss von Untersuchungstiefe, Gefäßdurchmesser, Fluss-geschwindigkeit, Einfallswinkel der Schallwellen und Hämatokritwert auf Darstellbarkeit und Genauigkeit aller drei Verfahren wurde unter standardisierten Bedingungen analysiert. Die Flussphantome bestehen aus Plastikgefäßen, die mit Gewebeimitat aus Stärke, Gelatine und Wasser befüllt wurden und deren Innenraum mit jeweils einem Silikonschlauch des Innendurchmessers 1 mm, 2 mm beziehungsweise 5 mm in einem Winkel von 30°, 60° oder 90° durchzogen wurden. Durch die Schläuche wurde mit Hilfe einer Flusspumpe porcines Blut der Hämatokritstufen 10 %, 30 % und 60 % in vier verschiedenen Flussgeschwindigkeiten (0,4 m/s, 0,8 m/s, 1,2 m/s und 1,4 m/s) ge¬pumpt. Die Kombinationen dieser Parameter wurden jeweils in einer Tiefe von 3 cm, 5 cm und 7 cm untersucht. Die Darstellung erfolgte mit einem in seiner Position fixierten ML12 Matrixlinearschallkopf an einem Logiq 9 der Firma General Electrics. Aus den für jede Einstellungskombination erstellten Videosequenzen wurden Standbilder erstellt, im DICOM-Format gespeichert und mit einer für diesen Versuch entwickelten Software nachvermessen. Für die Beurteilung der Darstellbarkeit wurde ein Scoresystem eingeführt. Für die Beurteilung der Genauigkeit der Darstellung wurde aus der Differenz des gemessenen Lumens mit dem tatsächlichen Gefäßinnendurchmesser die absolute Abweichung in mm berechnet und bezüglich der Einflussgrößen ausgewertet. Ergebnisse Die Darstellbarkeit des B-Flow® war den Dopplerverfahren bei 5 mm Gefäßdurchmesser in 3 cm Tiefe überlegen. In Tiefen ab 5 cm ist die Aussagekraft des Verfahrens stark eingeschränkt. In 7 cm Tiefe ist B-Flow® nicht sinnvoll einsetzbar. Es konnte ein Einfluss des Einfallswinkels der Schallwellen sowohl für die Darstellbarkeit als auch für die Genauigkeit der Messung auf alle drei Verfahren festgestellt werden. Nur in 3 cm Tiefe bei einem Gefäßdurchmesser von 5 mm konnte bezüglich der Darstellbarkeit für den B-Flow® eine Winkelunabhängigkeit bestätigt werden. Der Hämatokritwert hatte bei allen drei Verfahren weder auf die Darstellbarkeit noch auf die Genauigkeit einen signifikanten Einfluss. Der Einfluss der Flussgeschwindigkeit auf die Darstellbarkeit war für alle drei Verfahren nicht signifikant. Auf die Genauigkeit konnte ein signifikanter Einfluss nachgewiesen werden. Je schneller der Fluss, desto größer werden die Werte für die absolute Abweichung. Für die Darstellung oberflächennaher Blutflüsse eignet sich B-Flow® sehr gut. Durch die weniger aufwändigen Einstellungsmodalitäten und die sehr detailgetreue Darstellung von Flussmustern ergänzt die Methode mit wesentlichen Zusatzinformationen die Dopplerverfahren.

Submitted by Ana Caroline Costa (ana_caroline212@hotmail.com) on 2018-11-09T18:31:42Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Bruno Soares da Silva - 2018.pdf: 2828057 bytes, checksum: dd61488139898a6d0bf95f84ee3d5ddf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-11-12T13:12:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Bruno Soares da Silva - 2018.pdf: 2828057 bytes, checksum: dd61488139898a6d0bf95f84ee3d5ddf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-12T13:12:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Bruno Soares da Silva - 2018.pdf: 2828057 bytes, checksum: dd61488139898a6d0bf95f84ee3d5ddf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-10-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The movement flow detection in indoor environments requires the aquisition and implantation of specialized devices. The perturbations that can affect the electromagnetic signals used by 802.11 interfaces make this type of device a low-cost and widely available movement sensor. Most indoor environments have a 802.11 interface, which makes the use of this type of devices a good option as it doesn't requires any new device. In this work, we propose the WiDMove, a proposal to detect the movement flows in an indoor environment using the channel quality measurements (known as Channel State Information - CSI) offered by the IEEE 802.11n standard. Our proposal is based on signal processing and pattern recognition techniques, which allow us to extract and classify event signatures using the CSI. In lab tests with off-the-shelf 802.11 interfaces, we collected CSI samples that were affected by 8 different people. From this collected data we extracted the signature of the entry and exit events using some techniques such as Principal Component Analysis (PCA), Short-Time Fourier Transform (STFT) and Continuous Wavelet Transform (CWT). We trained two model types, the first based on a Support Vector Machine (SVM) classifier and the second based on a Multi Layer Perceptral (MLP) neural network. We validated this models with average accuracy experiments and with the cross-validation, including the K-Fold and Leave-One-Out techniques. WiDMove presented that can reach an average accuracy above 93% and that we can train neural networks that can reach an accuracy above 97%. / A detecção de fluxos de movimento em ambientes fechados demanda a aquisição e implantação de sensores especializados. As perturbações que podem afetar o sinal eletromagnético utilizado por interfaces de rede 802.11 tornam esse tipo de dispositivo um sensor de fluxos de movimento de baixo custo e amplamente disponível. Grande parte dos ambientes possuem interfaces 802.11 implantadas, tornando o uso desse tipo de dispositivo como sensor de fluxo de movimento bastante viável por não demandar a aquisição de nenhum novo equipamento. Neste trabalho, apresentamos o WiDMove, uma proposta que visa detectar fluxos de movimento em ambientes fechados utilizando as medidas de qualidade do canal oferecidas pelo padrão IEEE 802.11n, conhecidas como Channel State Information (CSI). Nossa proposta é baseada em técnicas de processamento de sinais e de reconhecimento de padrões, as quais nos permitem extrair e classificar assinaturas de fluxos de movimento usando as medidas CSI. Em testes de laboratório com interfaces 802.11 convencionais, coletamos medidas CSI influenciadas por 8 indivíduos distintos e extraímos as assinaturas de entrada e saída utilizando, dentre outras técnicas, Principal Component Analysis (PCA), Short- Time Fourier Transform (STFT) e Continuous Wavelet Transform (CWT). Treinamos dois tipos de modelos, um baseado em um classificador do tipo Support Vector Machine (SVM) e outro baseado em redes neurais do tipo Multi Layer Perceptral (MLP). Validamos esses modelos através de testes de acurácia média e de técnicas de validação cruzada, incluindo as técnicas K-Fold e Leave-One-Out. Os testes demonstraram que o WiDMove pode atingir uma acurácia média superior a 93% e que é possível treinar uma rede neural com acurácia de cerca de 97%.

Das bildgebende Prinzip des B-Flow® beruht nicht auf dem Dopplereffekt und hat dadurch Vorteile gegenüber den Dopplerverfahren bezüglich Winkelabhängigkeit, Orts- und Zeitauflösung. Das Verfahren zeichnet sich vor allem durch eine sehr wirklichkeitsgetreue überlagerungsfreie Echtzeitdarstellung von Blutfluss aus (WESKOTT 2000). Veterinärmedizinische Untersuchungen zum B-Flow® gibt es nur wenige (KIEFER et al. 2002) (KIEFER et al. 2004). Um Möglichkeiten und Grenzen dieses neuen Flussdetektionsverfahrens zu evaluieren, wurde folgende Untersuchung durchgeführt. Material und Methoden An verschiedenen Flussphantomen wird die Darstellbarkeit und Genauigkeit der Flussdarstellung vergleichend für den Farbdoppler, Powerdoppler und für B-Flow® untersucht. Der Einfluss von Untersuchungstiefe, Gefäßdurchmesser, Fluss-geschwindigkeit, Einfallswinkel der Schallwellen und Hämatokritwert auf Darstellbarkeit und Genauigkeit aller drei Verfahren wurde unter standardisierten Bedingungen analysiert. Die Flussphantome bestehen aus Plastikgefäßen, die mit Gewebeimitat aus Stärke, Gelatine und Wasser befüllt wurden und deren Innenraum mit jeweils einem Silikonschlauch des Innendurchmessers 1 mm, 2 mm beziehungsweise 5 mm in einem Winkel von 30°, 60° oder 90° durchzogen wurden. Durch die Schläuche wurde mit Hilfe einer Flusspumpe porcines Blut der Hämatokritstufen 10 %, 30 % und 60 % in vier verschiedenen Flussgeschwindigkeiten (0,4 m/s, 0,8 m/s, 1,2 m/s und 1,4 m/s) ge¬pumpt. Die Kombinationen dieser Parameter wurden jeweils in einer Tiefe von 3 cm, 5 cm und 7 cm untersucht. Die Darstellung erfolgte mit einem in seiner Position fixierten ML12 Matrixlinearschallkopf an einem Logiq 9 der Firma General Electrics. Aus den für jede Einstellungskombination erstellten Videosequenzen wurden Standbilder erstellt, im DICOM-Format gespeichert und mit einer für diesen Versuch entwickelten Software nachvermessen. Für die Beurteilung der Darstellbarkeit wurde ein Scoresystem eingeführt. Für die Beurteilung der Genauigkeit der Darstellung wurde aus der Differenz des gemessenen Lumens mit dem tatsächlichen Gefäßinnendurchmesser die absolute Abweichung in mm berechnet und bezüglich der Einflussgrößen ausgewertet. Ergebnisse Die Darstellbarkeit des B-Flow® war den Dopplerverfahren bei 5 mm Gefäßdurchmesser in 3 cm Tiefe überlegen. In Tiefen ab 5 cm ist die Aussagekraft des Verfahrens stark eingeschränkt. In 7 cm Tiefe ist B-Flow® nicht sinnvoll einsetzbar. Es konnte ein Einfluss des Einfallswinkels der Schallwellen sowohl für die Darstellbarkeit als auch für die Genauigkeit der Messung auf alle drei Verfahren festgestellt werden. Nur in 3 cm Tiefe bei einem Gefäßdurchmesser von 5 mm konnte bezüglich der Darstellbarkeit für den B-Flow® eine Winkelunabhängigkeit bestätigt werden. Der Hämatokritwert hatte bei allen drei Verfahren weder auf die Darstellbarkeit noch auf die Genauigkeit einen signifikanten Einfluss. Der Einfluss der Flussgeschwindigkeit auf die Darstellbarkeit war für alle drei Verfahren nicht signifikant. Auf die Genauigkeit konnte ein signifikanter Einfluss nachgewiesen werden. Je schneller der Fluss, desto größer werden die Werte für die absolute Abweichung. Für die Darstellung oberflächennaher Blutflüsse eignet sich B-Flow® sehr gut. Durch die weniger aufwändigen Einstellungsmodalitäten und die sehr detailgetreue Darstellung von Flussmustern ergänzt die Methode mit wesentlichen Zusatzinformationen die Dopplerverfahren.:1 Einleitung und Fragestellung 1 2 Literaturübersicht 3 2.1 Geschichtlicher Überblick der Ultraschalldiagnostik 3 2.1.1 Die Ultraschalldiagnostik in der Tiermedizin 3 2.2 Allgemeine Grundlagen der Sonographie 3 2.3 Dopplersonographie 5 2.3.1 Doppler-Spektralanalyse-Verfahren 6 2.3.2 Farbkodierte Duplexsonographie, FKDS 9 2.3.3 Amplitudenkodierter Doppler, Power Doppler, PDI 12 2.4 B-Flow® 13 2.4.1 Prinzip 14 2.4.2 Vergleich der Eigenschaften von B-Flow® , FKDS und PDI 16 2.4.3 Vorteile des B-Flow® gegenüber anderen Verfahren 16 2.4.4 Nachteile des B-Flow® 18 2.4.5 Einsatz in der Humanmedizin 19 2.4.6 Einsatz in der Veterinärmedizin 20 2.5 Eigenschaften des Blutflusses 21 2.6 Hämatokrit 23 2.7 Blutflussgeschwindigkeiten beim Hund 24 3 Material und Methoden 25 3.1 Technische Ausstattung 25 3.1.1 Ultraschallgerät 25 3.1.2 Schallkopf 25 3.2 Flussphantome 25 3.3 Blut 28 3.4 Verfahren 31 3.5 Geräteeinstellung 32 3.5.1 Messfenster 32 3.5.2 Fokuszone 33 3.5.3 Verstärkung 33 3.5.4 Pulswiederholungsfrequenz (PRF) 34 3.5.5 Farbverstärkung 34 3.6 Untersuchungsablauf 35 3.7 Datenerhebung 36 3.7.1 Darstellbarkeit – Score 36 3.7.2 Messung des dargestellten Lumens 38 3.8 Statistische Methodik 39 4 Ergebnisse 40 4.1 Darstellbarkeit 40 4.1.1 Allgemeiner Vergleich der Darstellbarkeit der drei Verfahren 40 4.1.2 Einfluss der Untersuchungstiefe auf die Darstellbarkeit 41 4.1.3 Einfluss des tatsächlichen Gefäßdurchmessers auf die Darstellbarkeit 45 4.1.4 Einfluss der Flussgeschwindigkeit auf die Darstellbarkeit 48 4.1.5 Einfluss des Einfallswinkels auf die Darstellbarkeit 49 4.1.6 Einfluss des Hämatokrit auf die Darstellbarkeit 51 4.2 Genauigkeit der Darstellung 53 4.2.1 Allgemeiner Vergleich der absoluten Abweichung der drei Verfahren 53 4.2.2 Einfluss der Untersuchungstiefe auf die Genauigkeit der Messung 54 4.2.3 Einfluss des tatsächlichen Gefäßdurchmessers auf die Genauigkeit 57 4.2.4 Einfluss der Flussgeschwindigkeit auf die Genauigkeit 61 4.2.5 Einfluss des Einfallswinkels auf die Genauigkeit der Messung 64 4.2.6 Einfluss des Hämatokritwertes auf die Genauigkeit der Messung 70 5 Diskussion 73 5.1 Diskussion der Methoden 73 5.1.1 Ultraschallgerät 73 5.1.2 Schallkopf 73 5.1.3 Geräteeinstellung 74 5.1.4 Flussphantome 75 5.1.5 Verwendung von porcinem Blut 76 5.1.6 Hämatokrit 77 5.1.7 Flussgeschwindigkeit 78 5.1.8 Pulsatiler Fluss 79 5.1.9 Datenerhebung 80 5.2 Diskussion der Ergebnisse 80 5.2.1 Darstellbarkeit allgemein 80 5.2.2 Darstellbarkeit in Abhängigkeit von der Untersuchungstiefe 81 5.2.3 Darstellbarkeit in Abhängigkeit vom tatsächlichen Gefäßdurchmesser 82 5.2.4 Darstellbarkeit in Abhängigkeit von der Flussgeschwindigkeit 82 5.2.5 Darstellbarkeit in Abhängigkeit vom Einfallswinkel der Schallwellen 83 5.2.6 Darstellbarkeit in Abhängigkeit vom Hämatokrit 84 5.2.7 Messgenauigkeit allgemein 85 5.2.8 Einfluss der Untersuchungstiefe auf die Messgenauigkeit 85 5.2.9 Einfluss des tatsächlichen Durchmessers auf die Messgenauigkeit 86 5.2.10 Einfluss der Flussgeschwindigkeit auf die Messgenauigkeit 86 5.2.11 Einfluss des Einfallswinkels auf die Messgenauigkeit 87 5.2.12 Einfluss des Hämatokrit auf die Messgenauigkeit 88 6 Klinische Schlussfolgerungen 90 7 Zusammenfassung 91 8 Summary 93 9 Literaturverzeichnis 95 10 Anhang 103 10.1 Verzeichnis der Abbildungen 103 10.2 Verzeichnis der Tabellen 110