Hardware in Loop Learning with Spin Stochastic Neurons: A Detailed Analysis

Concetti Chiave

Hardware-in-loop learning with spin stochastic neurons showcases the potential for edge-intelligent devices.

Sintesi

1. Introduction

   • Interest in bio-plausible devices for effective information processing.
   • In-memory computing paradigms as alternatives to traditional architectures.
   • Device-to-device variations and non-idealities hinder large-scale adoption.

2. Real-world Deployment Challenges

   • Nanoelectronic platforms face limitations due to variations and non-idealities.
   • Learning directly on practical devices through hardware-in-loop approach.
   • Impact of device dimension on neuronal dynamics and network-level performance.

3. Characterization of Spintronic Stochastic Neurons

   • Sigmoidal stochastic switching of SOT devices.
   • Relationship between device size and switching dynamics.
   • Stability and performance consistency of spin neurons.

4. Network Evaluation

   • Interaction between hardware parameters and network performance.
   • Impact of device-to-device variation on system-level performance.
   • Trade-offs between power consumption, accuracy, and robustness.

5. Proof-of-Concept Hardware-in-loop Training

   • Demonstration of network-level learning with spin stochastic neurons.
   • Efficacy of hardware-in-loop learning for edge intelligence applications.
   • Comparison of hardware-in-loop performance with software-based training.

Statistiche

Wir demonstrieren die Reduzierung von Geräte-zu-Geräte-Variationen.
Die Bias-Stromstärke und das Programmierfenster nehmen mit der Gerätebreite zu.
Die Netzwerkleistung hängt von der Gerätegröße und Variation ab.

Citazioni

"This work paves the way for future large-scale implementations of neuromorphic hardware."
"The network after training achieves an inference accuracy of 97.13% with the spin stochastic neuron dynamics."

Approfondimenti chiave tratti da

Hardware in Loop Learning with Spin Stochastic Neurons

by A N M Nafiul... alle arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.03235.pdf

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