Vladimir Sidorenko, M.Sc. Sidorenko

Vladimir Sidorenko, M.Sc.

  • Engesserstr. 5

    76131 Karlsruhe

Forschung

Optimierung der Latenzzeit in der optischen Inter-FPGA-Kommunikation

Der ständig wachsende Bedarf an Echtzeit-Kontrollsystemen in vielen Anwendungsbereichen stellt zusätzliche Herausforderungen an physikalische Netze. Da der Bandbreitenbedarf in hohem Maße durch optische Netze gedeckt wird, müssen die Verbindungen in zeitkritischen Systemen auch Daten mit einer niedrigen und garantierten Latenzzeit liefern. Unter anderem werden Verzögerungen und Latenzunsicherheiten in den physikalischen Datenpfad und die Puffer eingebracht. Diese negativen Auswirkungen können jedoch durch die Entwicklung optimierter Methoden zur Überbrückung von Taktbereichen und Puffern gemildert werden.

Zeitsynchronisation in verteilten FPGA-Netzwerken

In verteilten Echtzeitsystemen ist es wichtig, dass Wettlaufbedingungen vermieden und die Systemkomponenten so koordiniert werden, dass sie als Ganzes funktionieren. Zeitkritische Anwendungen erhöhen die Anforderungen an die Koordination noch weiter. Unabhängig davon, ob die Systemkomponenten die Messzeit verfolgen oder synchrone Operationen durchführen, benötigen sie eine gemeinsame Zeitbasis. Die wachsende Nachfrage nach Synchronität und einer genauen Zeitbasis in solchen Systemen treibt die Entwicklung fortschrittlicher Methoden für die Synchronisation und zeitbezogene Messungen voran.

Flusskontrolle bei der Datenerfassung mit hohem Durchsatz

Groß angelegte und datenintensive Messsysteme erfordern die Erfassung großer Datenmengen zur Verarbeitung und Analyse. Die triggerlose Datenerfassung gewinnt in diesen Systemen zunehmend an Popularität und ermöglicht eine komplexe Ereignisanalyse. Gleichzeitig können Schwankungen der Datenrate und Verarbeitungsfehler zu einer Überlastung des Systems, einer Verfälschung der Messungen und somit zu einem generell ineffizienten Betrieb eines solchen Systems führen. Ein intelligentes und reaktionsschnelles Flusskontrollsubsystem steuert den Datenerfassungsprozess und stellt sicher, dass der Datenfluss konsistent und tolerant gegenüber diesen negativen Faktoren ist.

Lehre

Offene studentische Arbeiten
Titel Datum

Betreute studentische Arbeiten (Auswahl)

  • BA: “Evaluation Platform: CPU Softcores for Real-time Inter-FPGA Networking”
  • BA: “Accurate Phase Measurement in FPGA for Firmware-Defined PLL”
  • MA: "Data Flow Organisation in an Ultra-Low-Latency Real-Time FPGA Network"

Publikationen


2025
Zeitschriftenaufsätze
ToASt: A 64-channel ASIC for the readout of the Silicon Strip Detectors of the PANDA experiment
Mazza, G.; Calvo, D.; Cossio, F.; De Remigis, P.; Lenta, F.; Mignone, M.; Wheadon, R.; Becker, J.; Brinkmann, K. T.; Caselle, M.; Kopmann, A.; Manzhura, O.; Peter, M.; Sidorenko, V.; Stanek, P.; Stockmanns, T.; Tomasek, L.; Troll, N.; Unger, K. L.; Zaunick, H. G.
2025. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 1071, 170069. doi:10.1016/j.nima.2024.170069
2024
Zeitschriftenaufsätze
Characterization of the radiation tolerant ToASt ASIC for the readout of the PANDA MVD strip detector
Lenta, F.; Calvo, D.; Cossio, F.; Mazza, G.; Wheadon, R.; Becker, J.; Brinkmann, K.-T.; Caselle, M.; Kopmann, A.; Manzhura, O.; Mattiazzo, S.; Peter, M.; Sidorenko, V.; Staněk, P.; Stockmanns, T.; Tomášek, L.; Tröll, N.; Unger, K. L.; Zaunick, H.-G.
2024. Journal of Instrumentation, 19 (04), Art.-Nr.: C04047. doi:10.1088/1748-0221/19/04/C04047
The data acquisition system for the PANDA Micro-Vertex Detector
Manzhura, O.; Caselle, M.; Ardila-Perez, L. E.; Calvo, D.; Chilingaryan, S.; Cossio, F.; Dritschler, T.; Kopmann, A.; Lenta, F.; Mazza, G.; Peter, M.; Sidorenko, V.; Staněk, P.; Stockmanns, T.; Tomášek, L.; Tröll, N.; Unger, K. L.; Zaunick, H.-G.; Becker, J.; Brinkmann, K.-T.
2024. Journal of Instrumentation, 19 (03), Art.-Nr.: C03036. doi:10.1088/1748-0221/19/03/C03036
Time error accumulation in a hierarchical time and clock distribution network with deterministic optical links
CBM Collaboration; Sidorenko, V.; Müller, W. F. J.; Emschermann, D.; Zabolotny, W.; Fröhlich, I.; Becker, J.
2024. Journal of Instrumentation, 19 (03), Art.-Nr.: C03014. doi:10.1088/1748-0221/19/03/C03014
Proceedingsbeiträge
VHDL Crash Course: A Multimedia-Based Teaching Approach
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Harbaum, T.; Becker, J.
2024. 2024 IEEE 3rd German Education Conference (GECon), Munich, Germany, 05-07 August 2024, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/GECon62014.2024.10734007
Context-Aware Layer Scheduling for Seamless Neural Network Inference in Cloud-Edge Systems
Stammler, M.; Sidorenko, V.; Kreß, F.; Schmidt, P.; Becker, J.
2024. 2023 IEEE 16th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC), Singapur, 18th-21st December 2023, 97–104, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/MCSoC60832.2023.00022
Audio & Video
[VHDL Crash Course] Testbenches - How to Test your VHDL model
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Concurrent Modeling - The Register-Transfer-Level Mindset
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Sequential Modeling - Introduction to If and Case Statements
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Processes in VHDL - How to model sequential Algorithms
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Avoiding Code Duplicates - VHDL Module Parameters and Architectures
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Bit Vectors and Numbers - Basic VHDL Types
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Entity and Architecture - Introduction to the basic VHDL structure
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] HDLs in general - What are HDLs used for
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] How to Learn with Videos - Introduction to Self-regulated Learning
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
2023
Zeitschriftenaufsätze
CNNParted: An open source framework for efficient Convolutional Neural Network inference partitioning in embedded systems
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Schmidt, P.; Hoefer, J.; Hotfilter, T.; Walter, I.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. Computer Networks, 229, Article no: 109759. doi:10.1016/j.comnet.2023.109759
Evaluation of GBT-FPGA for timing and fast control in CBM experiment
Sidorenko, V.; Müller, W. F. J.; Zabolotny, W.; Fröhlich, I.; Emschermann, D.; Becker, J.
2023. Journal of Instrumentation, 18 (2), Art.-Nr.: C02052. doi:10.1088/1748-0221/18/02/C02052
2022
Zeitschriftenaufsätze
Prototype design of a timing and fast control system in the CBM experiment
Sidorenko, V.; Fröhlich, I.; Müller, W. F. J.; Emschermann, D.; Bähr, S.; Sturm, C.; Becker, J.
2022. Journal of Instrumentation, 17, Art.-Nr.: C05008. doi:10.1088/1748-0221/17/05/C05008
Proceedingsbeiträge
Hardware-aware Partitioning of Convolutional Neural Network Inference for Embedded AI Applications
Kreß, F.; Hoefer, J.; Hotfilter, T.; Walter, I.; Sidorenko, V.; Harbaum, T.; Becker, J.
2022. 18th International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS), 133–140, IEEEXplore. doi:10.1109/DCOSS54816.2022.00034
2021
Zeitschriftenaufsätze
Feasibility studies of conserved charge fluctuations in Au-Au collisions with CBM
CBM Collaboration; Samanta, S.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; Weber, M.
2021. Nuclear physics <Amsterdam> / A, 1005, Art.-Nr.: 121896. doi:10.1016/j.nuclphysa.2020.121896
CBM Collaboration
CBM Collaboration; Ablyazimov, T.; Adak, R. P.; Adler, A.; Agarwal, A.; Agarwal, K.; Ahammed, Z.; Ahmad, A.; Ahmad, F.; Ahmad, N.; Akindinov, A.; Akishin, P.; Akishina, V.; Al-Turany, M.; Alekseev, I.; Alexandrov, E.; Alexandrov, I.; Andronic, A.; Appelshäuser, H.; Sidorenko, V.; u. a.
2021. Nuclear physics <Amsterdam> / A, 1005, Article no: 122089. doi:10.1016/S0375-9474(20)30414-0
Forschungsberichte/Preprints
Prototype design of a timing and fast control system in the CBM experiment
Sidorenko, V.; Fröhlich, I.; Müller, W. F. J.; Emschermann, D.; Bähr, S.; Sturm, C.; Becker, J.
2021. doi:10.48550/arXiv.2110.12738
2020
Zeitschriftenaufsätze
Transverse and longitudinal segmented forward hadron calorimeters with SiPMs light readout for future fixed target heavy ion experiments
BM@N Collaboration; CBM Collaboration; NA61/SHINE Collaboration; Guber, F.; Finogeev, D.; Golubeva, M.; Ivashkin, A.; Izvestnyy, A.; Karpushkin, N.; Morozov, S.; Kugler, A.; Mikhaylov, V.; Senger, A.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; u. a.
2020. Nuclear instruments & methods in physics research / A, 958, Art.-Nr. 162728. doi:10.1016/j.nima.2019.162728
Status of the Compressed Baryonic Matter experiment at FAIR
CBM Collaboration; Senger, P.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; Weber, M.
2020. International journal of modern physics / E, 29 (02), 2030001–1. doi:10.1142/S0218301320300015
Probing dense QCD matter in the laboratory—The CBM experiment at FAIR
CBM Collaboration; Senger, P.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; Weber, M.
2020. Physica scripta, 95 (7), Art.-Nr.: 074003. doi:10.1088/1402-4896/ab8c14
Physics Performance Studies for Anisotropic Flow Measurements with the CBM Experiment at FAIR
CBM Collaboration; Golosov, O.; Klochkov, V.; Kashirin, E.; Selyuzhenkov, I.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; Weber, M.
2020. Physics of particles and nuclei, 51 (3), 297–300. doi:10.1134/S1063779620030119
Using multiplicity of produced particles for centrality determination in heavy-ion collisions with the CBM experiment
CBM Collaboration; Segal, I.; Lubynets, O.; Selyuzhenkov, I.; Klochkov, V.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; Weber, M.
2020. Journal of Physics: Conference Series, 1690, Art.-Nr.: 012107. doi:10.1088/1742-6596/1690/1/012107
Performance for proton anisotropic flow measurement of the CBM experiment at FAIR
CBM Collaboration; Golosov, O.; Klochkov, V.; Kashirin, E.; Selyuzhenkov, I.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; Weber, M.
2020. Journal of Physics: Conference Series, 1690, Art.-Nr. 012104. doi:10.1088/1742-6596/1690/1/012104
2019
Zeitschriftenaufsätze
The very forward hadron calorimeter PSD for the future CBM@FAIR experiment
CBM Collaboration; Mikhaylov, V.; Kugler, A.; Kushpil, V.; Svoboda, O.; Tlustý, P.; Golubeva, M.; Guber, F.; Ivashkin, A.; Morozov, S.; Klochkov, V.; Selyuzhenkov, I.; Senger, A.; Bondarenko, S.; Burov, V.; Malakhov, A.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Sidorenko, V.; u. a.
2019. The European physical journal / Web of Conferences, 204, Art.-Nr.: 11004. doi:10.1051/epjconf/201920411004
The Projectile Spectator Detector for measuring the geometry of heavy ion collisions at the CBM experiment on FAIR
CBM Collaboration; Karpushkin, N.; Finogeev, D.; Golubeva, M.; Guber, F.; Ivashkin, A.; Izvestnyy, A.; Ladygin, V.; Morozov, S.; Kugler, A.; Mikhaylov, V.; Senger, A.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; u. a.
2019. Nuclear instruments & methods in physics research / A, 936, 156–157. doi:10.1016/j.nima.2018.10.054
Exploring Cosmic Matter in the Laboratory—The Compressed Baryonic Matter Experiment at FAIR
CBM Collaboration; Senger, P.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; Weber, M.
2019. Particles, 2 (4), 499–510. doi:10.3390/particles2040031
2018
Zeitschriftenaufsätze
Event Topology Reconstruction in the CBM Experiment
CBM Collaboration; Kisel, I.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; Weber, M.
2018. Journal of Physics: Conference Series, 1070, 012015. doi:10.1088/1742-6596/1070/1/012015
2017
Zeitschriftenaufsätze
A precision device needs precise simulation: Software description of the CBM Silicon Tracking System
CBM Collaboration; Malygina, H.; Friese, V.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; Weber, M.
2017. Journal of Physics: Conference Series, 898, Art.-Nr.: 042022. doi:10.1088/1742-6596/898/4/042022
The high-rate data challenge: computing for the CBM experiment
CBM Collaboration; Friese, V.; Bähr, S.; Balzer, M.; Becker, J.; Blank, T.; Caselle, M.; Sidorenko, V.; Trifonova, E.; Unger, K. L.; Weber, M.
2017. Journal of Physics: Conference Series, 898, Art.-Nr. 112003. doi:10.1088/1742-6596/898/11/112003