臺灣博碩士論文加值系統

本篇論文主要是對類神經網路模擬器 MPANNS 系統 (Multiprocessor
Artificial Neural Network Simulator) 在功能上的改進及效能評估
。 MPANNS 系統是本實驗室前一年所發展的類神經網路模擬器，我們將加
以改進補充使整個系統更加完整實用，主要分為兩部分，第一部分為改
進 MPANNS 系統限制，第二部分為對 MPANNS 系統之效能評估。在
MPANNS 系統效能評估方面， 我們也就兩方面來評估 MPANNS 的效能，
首先將量測其實際在進行模擬時的效能，而後再利用一套效能評估的軟
體 SES/workbench， 利用軟體模擬的方式來對 MPANNS 系統加以分
析其效能。另一方面，在改進 MPANNS 系統限制方面，由於當初 MPANNS
設計時只能針對 Hopfield 網路加以模擬，無法模擬其它架構的類神經網
路，這使得其應用上受到相當大的限制。而要改進此限制，我們是在不改
變其硬體線路的前題下修改其 firmware， 使其可以模擬大部分的類神經
網路，而成為一個通用型類神經網路硬體模擬器。

The goal of this research is to enhance the capability and to
evaluate the performance of the MPANNS (Multiprocessor
Artificial Neural Network Simulator). The MPANNS hardware and
its basic control firmware was built by a former graduate
student in our laboratory. It includes 85 single-chip
microprocessors interconnected by tree-like hierarchical
shared buses. On the performance evaluation side, we first
measure the actual performance data by running real
programs on MPANNS. Then we use a software modeling and
simulation tool to analyze the system. The results are
very useful in showing the directions for future
improvements. Due to several constraints confroned by
the previous designer, the original MPANNS only simulates
Hopfield neural networks. Our first task is to lift this
limitation by changing and enhancing its firmware. The
result has made MPANNS into a truly general-purpose neural
network simulator.