神經基準測試：一個用於基準測試神經形態運算演算法和系統的框架

Kernekoncepter

神經形態運算領域缺乏標準化基準測試，阻礙了技術進步的準確衡量和不同方法間的性能比較，而 NeuroBench 旨在通過提供一個通用的評估框架來解決這個問題。

Resumé

這篇研究論文介紹了 NeuroBench，一個用於基準測試神經形態運算演算法和系統的雙軌多任務框架。 由於缺乏標準化基準測試，神經形態運算領域的進展受到阻礙，難以準確衡量技術進步並比較不同方法的性能。 NeuroBench 旨在通過提供一個通用的評估框架來解決這個問題。
NeuroBench 的雙軌方法
NeuroBench 採用雙軌方法來促進演算法和系統的敏捷開發：

演算法軌：

評估獨立於系統的演算法，將演算法性能與特定實現細節分開。
包括四個針對神經形態方法的新基準測試：

少樣本持續學習
事件相機物體偵測
非人類靈長類動物運動預測
混沌函數預測

使用複雜性指標來分析解決方案成本，例如：

佔用空間：表示模型所需的記憶體佔用空間。
連接稀疏性：模型中零權重的比例。
激活稀疏性：執行期間神經元激活的平均稀疏性。
突觸操作：每個模型執行平均的突觸操作次數。

系統軌：

評估已部署系統的執行時間、吞吐量和效率。
定義標準協議來衡量神經形態硬體在標準機器學習任務和神經形態系統有前景的領域（如優化）中的實際速度和效率。

NeuroBench 的優勢
NeuroBench 通過以下三個方面改進了先前的工作：

包容性定義： 減少對評估解決方案的特定假設，鼓勵通過利用通用的任務級基準測試和分層指標定義來納入各種神經形態和非神經形態方法。
通用基礎設施： 提供一個通用的開源基準測試工具，促進基準測試的實際執行，並為進一步擴展到神經形態演算法框架和系統提供結構。
迭代和社群驅動： 建立一個迭代的、社群驅動的計劃，旨在隨著時間的推移而發展，以確保代表性和與神經形態研究的相關性。

NeuroBench 的影響
NeuroBench 旨在讓神經形態研究社群在標準基準測試方面保持一致，提供一個動態發展的平台，以確保持續的相關性，並通過研討會、競賽和集中式排行榜促進進步。
演算法軌基準測試結果
論文展示了四個 v1.0 演算法軌任務的基準測試結果，比較了各種解決方案類型的正確性和複雜性：

與人工神經網路 (ANN) 相比，脈衝神經網路 (SNN) 和迴聲狀態網路 (ESN) 顯示出複雜性方面的優勢，例如更小的佔用空間、更高的稀疏性和累加操作而不是乘法累加操作。
特別是在運動預測和混沌函數預測回歸任務上，SNN 和 ESN 基線已經以比 ANN 和 LSTM 對應物更低的複雜性實現了具有競爭力的正確性。
未來研究方向
NeuroBench 提供的標準化框架和工具為模型架構、數據預處理和緩衝以及訓練範例方面的進一步研究提供了機會，以實現更高的性能。

Statistik

RED ANN 物體偵測模型的 mAP 為 0.429。
Hybrid ANN-SNN 物體偵測模型的 mAP 為 0.271。
ANN 模型在關鍵字 FSCIL 任務中，所有會話的平均準確率為 89.27%。
SNN 模型在關鍵字 FSCIL 任務中，所有會話的平均準確率為 75.27%。
在 NHP 運動預測任務中，ANN 和 SNN 模型的 R2 分數分別為 0.593 和 0.568（NHP Indy）以及 0.558 和 0.593（NHP Loco）。
在混沌函數預測任務中，ESN 和 LSTM 模型的 sMAPE 分數分別為 14.79 和 13.37。

Vigtigste indsigter udtrukket fra

NeuroBench: A Framework for Benchmarking Neuromorphic Computing Algorithms and Systems

by Jason Yik, K... kl. arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.04640.pdf

Dybere Forespørgsler

NeuroBench 如何適應和整合新興的神經形態運算技術和應用，例如量子神經形態運算或基於記憶體的運算？

NeuroBench 的設計具有高度可擴展性和靈活性，可以適應和整合新興的神經形態運算技術和應用，例如量子神經形態運算或基於記憶體的運算。以下列舉一些具體的適應方式：

演算法層級： NeuroBench 的演算法評測軌道可以輕鬆納入新的演算法類型，例如量子神經網路或基於記憶體的運算模型。只需根據新演算法的特性定義相應的輸入數據格式、模型接口和評測指標即可。
系統層級： NeuroBench 的系統評測軌道可以評估部署在不同硬體平台上的神經形態系統，包括基於量子計算或記憶體運算的硬體。評測指標可以根據硬體特性進行調整，例如量子位元數量、量子閘操作次數、記憶體訪問延遲等。
指標擴展： NeuroBench 的評測指標可以根據新技術和應用的需求進行擴展。例如，對於量子神經形態運算，可以引入量子資源效率、量子糾纏度等指標；對於基於記憶體的運算，可以引入記憶體讀寫能耗、記憶體容量等指標。
社群驅動： NeuroBench 是一個由社群驅動的開源項目，歡迎來自不同領域的研究人員貢獻新的基準測試任務、評測指標和評測工具。這將有助於 NeuroBench 及時跟進新興技術和應用的發展。
總之，NeuroBench 的靈活架構和社群驅動模式使其能夠適應和整合新興的神經形態運算技術和應用，並為這些領域的研究提供標準化的評測平台。

雖然 NeuroBench 旨在提供標準化基準測試，但它是否可能限制神經形態研究的多樣性和創新，因為它可能會導致過於強調基準測試性能而不是探索性研究？

NeuroBench 的確可能存在限制神經形態研究多樣性和創新的風險，因為過於強調基準測試性能可能會導致研究人員過於關注在特定基準測試上取得優異結果，而忽略了其他重要方向的探索。然而，NeuroBench 也設計了一些機制來減輕這種風險：

多樣化的基準測試任務： NeuroBench 包含多種不同領域和應用場景的基準測試任務，涵蓋了從圖像分類到語音識別、從運動控制到混沌預測等多個方面。這鼓勵研究人員探索不同類型的神經形態運算方法，而不僅僅局限於單一任務。
開放式的評測指標： NeuroBench 不僅關注模型的準確性，還關注其他重要指標，例如計算複雜度、能源效率、魯棒性等。這鼓勵研究人員在設計神經形態運算方法時綜合考慮多個因素，而不僅僅追求單一指標的最優化。
持續的迭代更新： NeuroBench 是一個持續迭代更新的基準測試平台，會根據神經形態運算領域的最新進展不斷調整和擴展基準測試任務和評測指標。這有助於避免基準測試平台過於僵化，鼓勵研究人員探索新的方向。
鼓勵探索性研究： NeuroBench 社群鼓勵研究人員在基準測試平台之外進行探索性研究，並將新的發現和成果貢獻到平台中。這有助於保持神經形態運算研究的多樣性和創新性。
總之，NeuroBench 在提供標準化基準測試的同時，也需要注意避免限制神經形態研究的多樣性和創新。通過設計多樣化的基準測試任務、開放式的評測指標、持續的迭代更新以及鼓勵探索性研究，NeuroBench 可以更好地促進神經形態運算領域的健康發展。

如果將 NeuroBench 的基準測試原則應用於其他學科（例如，評估不同類型的人工智慧在解決複雜社會問題方面的有效性），會產生什麼樣的影響？

將 NeuroBench 的基準測試原則應用於評估人工智慧在解決複雜社會問題方面的有效性，將會帶來以下積極影響：

標準化評估體系： 建立一個類似 NeuroBench 的標準化評估平台，可以為評估不同類型的人工智慧在解決社會問題方面的有效性提供統一的標準和方法。這將提高評估結果的可比性和客觀性，避免研究結果因評估方法不同而產生偏差。
關注多方面指標： 借鑒 NeuroBench 關注多方面指標的做法，可以鼓勵研究人員在設計解決社會問題的人工智慧方案時，不僅關注模型的準確性，還關注其公平性、可解釋性、可控性、社會影響等多方面因素。
促進跨學科合作： 建立一個跨學科的評估平台，可以促進計算機科學、社會學、經濟學、倫理學等多個領域的研究人員合作，共同探討如何利用人工智慧技術更好地解決社會問題。
推動技術發展和應用： 標準化的評估平台可以幫助研究人員更好地了解不同類型人工智慧技術在解決社會問題方面的優缺點，從而推動技術的發展和應用。
然而，將 NeuroBench 的基準測試原則應用於社會問題也面臨一些挑戰：

社會問題的複雜性： 社會問題往往比技術問題更加複雜，難以用簡單的指標來衡量人工智慧方案的有效性。
數據的敏感性： 解決社會問題往往需要處理大量的個人隱私數據，如何保護數據安全和隱私是一個重要挑戰。
倫理和社會影響： 人工智慧技術的應用可能會帶來倫理和社會影響，例如算法歧視、隱私侵犯等。
總之，將 NeuroBench 的基準測試原則應用於評估人工智慧在解決複雜社會問題方面的有效性具有積極意義，但也面臨一些挑戰。需要跨學科合作，制定合理的評估指標和方法，並充分考慮倫理和社會影響，才能更好地利用人工智慧技術造福社會。