完全に構成可能な、オープンソースのソフトウェア定義型デジタル量子化スパイキングニューラルコアアーキテクチャ

Core Concepts

QUANTISENC は、ニューロモーフィックコンピューティング研究を推進するために設計された、完全に構成可能なオープンソースのソフトウェア定義型デジタル量子化スパイキングニューラルコアアーキテクチャである。

Abstract

QUANTISENCは、ボトムアップ方式で階層的に設計されており、各層に複数のニューロンが含まれ、各コアに複数の層が含まれている。層数とレイヤー当たりのニューロン数はソフトウェアで構成可能で、ターゲットのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)モデルに合わせて生成できる。
QUANTISENCは漏れ積分発火ニューロン(LIF)と電流ベースの興奮性および抑制性シナプス(CUBA)を使用する。ニューロンの非線形ダイナミクスは、内部制御レジスタをプログラミングすることで実行時に構成できる。各ニューロンは符号付き固定小数点演算を行い、ユーザー定義の量子化と小数点精度をサポートする。QUANTISENCは全接続、一対一、ガウス接続をサポートする。
ハードウェアソフトウェアインターフェースはPyTorchベースのSNNシミュレータと統合されている。これにより、PyTorchでSNNモデルを定義して学習し、FPGAプロトタイピングやASIC設計を通してハードウェアのパフォーマンス(面積、電力、レイテンシ、スループット)を評価できる。ハードウェアソフトウェアインターフェースはまた、QUANTISENCのレイヤーベースのアーキテクチャと分散メモリ構造を活用して、ストリーミングデータの処理をパイプラインすることで、スループットを向上させる。
全体として、提案するソフトウェア定義型ハードウェア設計手法は、高位合成(HLS)と同様の柔軟性を提供しつつ、ハードウェア開発の手間をかけずにより高いハードウェアパフォーマンスを実現する。3つのスパイキングデータセットを使用して評価した結果、QUANTISENCは最先端の設計に対して優れたパフォーマンスを示した。

Stats

スパイキングMNISTデータセットでは、16ビットの量子化と7ビットの小数点精度(Q9.7)を使用した場合、ニューロンの膜電位がソフトウェア実装と比べて平均二乗誤差(RMSE)0.25 mVと非常に近い値を示した。
8ビットの量子化と3ビットの小数点精度(Q5.3)を使用した場合、RMSEは0.43 mVに増加した。
4ビットの量子化と1ビットの小数点精度(Q3.1)を使用した場合、RMSEは2.12 mVに増加した。

Quotes

"QUANTISENCは、ニューロモーフィックコンピューティング研究を推進するために設計された、完全に構成可能なオープンソースのソフトウェア定義型デジタル量子化スパイキングニューラルコアアーキテクチャである。"
"QUANTISENCは漏れ積分発火ニューロン(LIF)と電流ベースの興奮性および抑制性シナプス(CUBA)を使用し、全接続、一対一、ガウス接続をサポートする。"
"ハードウェアソフトウェアインターフェースはPyTorchベースのSNNシミュレータと統合されており、PyTorchでSNNモデルを定義して学習し、FPGAプロトタイピングやASIC設計を通してハードウェアのパフォーマンスを評価できる。"

Key Insights Distilled From

A Fully-Configurable Open-Source Software-Defined Digital Quantized Spiking Neural Core Architecture

by Shadi Matini... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02248.pdf

Deeper Inquiries

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