Core Concepts
신경형태 컴퓨팅 프레임워크 Lava를 활용하여 이벤트 기반 비동기 최적화 시스템을 구현하였다.
Abstract
이 연구에서는 Lava 소프트웨어 프레임워크 내에서 비동기 베이지안 최적화를 위한 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 Loihi 2와 원활하게 통합되며 향후 Lava에 구현될 다른 최적화 및 탐색 알고리즘에도 확장 가능하다.
Lava에서 개별 계산 요소는 프로세스로 표현되며, 프로세스 모델을 통해 다양한 컴퓨팅 아키텍처에서 실행될 수 있다. 프로세스 간 통신은 출력 포트와 입력 포트를 연결하여 이루어지는데, 이는 동기식 아키텍처의 결정론적 특성을 잃게 된다. 이로 인해 교착 상태와 과도한 계산이 발생할 수 있다.
제안된 프레임워크는 최적화기와 블랙박스 함수 사이에 중간 단계를 도입하여 이러한 문제를 해결한다. 이 단계에서는 Lava 런타임으로부터의 중지 또는 일시 중지 명령을 확인하고, 최적화 프로세스 완료 시 플래그를 설정하여 부모 프로세스가 인지할 수 있게 한다. 또한 입력 포트에 데이터가 없는 경우 프로세스를 일정 시간 동안 재우고 다시 확인하는 방식으로 교착 상태와 과도한 계산을 방지한다.
이 프레임워크의 성능을 평가하기 위해 Lava 베이지안 최적화와 Loihi 2에서 실행되는 QUBO 솔버를 이용한 위성 스케줄링 문제에 적용하였다. 이를 통해 다양한 하드웨어 아키텍처에서 실행되는 프로세스 간 비동기 통신 기능을 확인하였다.
향후 연구에서는 단일 최적화기와 다수의 에이전트 간 통신을 지원하는 최적화 프레임워크 확장과 로봇 및 신호 처리 응용을 위한 온칩 평생 학습 기능 구현을 계획하고 있다.
Stats
동기식 통신에서는 블랙박스 함수의 계산 시간이 길어질 경우 최적화기가 데이터를 받지 못해 교착 상태에 빠질 수 있다.
제안된 비동기 프레임워크에서는 입력 포트에 데이터가 없는 경우 프로세스를 일정 시간 동안 재워 교착 상태와 과도한 계산을 방지할 수 있다.
Quotes
"True neuromorphic systems operate using an event-driven architecture that is radically different from traditional von-Neumann based systems."
"Transitioning to event-based communication requires a drastic shift in programmatic design and theoretic analysis."