Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accelerated Analog Neuromorphic Computing

論文の概要: Accelerated Analog Neuromorphic Computing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11996v1
Date: Thu, 26 Mar 2020 16:00:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-19 21:52:13.617536
Title: Accelerated Analog Neuromorphic Computing
Title（参考訳）: アナログニューロモルフィックコンピューティングの高速化
Authors: Johannes Schemmel, Sebastian Billaudelle, Phillip Dauer, Johannes Weis
Abstract要約: 本稿では,BrainScales (BSS) を加速したアナログニューロモルフィックコンピューティングアーキテクチャの背景にある概念について述べる。第2世代のBrainScales-2(BSS-2)と、その最新のシリコン内実現であるHICANN-Xアプリケーション固有集積回路(ASIC)について述べる。提示されたアーキテクチャは、ニューロンとシナプスの連続的、アナログ的、物理モデルの実装に基づいている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents the concepts behind the BrainScales (BSS) accelerated analog neuromorphic computing architecture. It describes the second-generation BrainScales-2 (BSS-2) version and its most recent in-silico realization, the HICANN-X Application Specific Integrated Circuit (ASIC), as it has been developed as part of the neuromorphic computing activities within the European Human Brain Project (HBP). While the first generation is implemented in an 180nm process, the second generation uses 65nm technology. This allows the integration of a digital plasticity processing unit, a highly-parallel micro processor specially built for the computational needs of learning in an accelerated analog neuromorphic systems. The presented architecture is based upon a continuous-time, analog, physical model implementation of neurons and synapses, resembling an analog neuromorphic accelerator attached to build-in digital compute cores. While the analog part emulates the spike-based dynamics of the neural network in continuous-time, the latter simulates biological processes happening on a slower time-scale, like structural and parameter changes. Compared to biological time-scales, the emulation is highly accelerated, i.e. all time-constants are several orders of magnitude smaller than in biology. Programmable ion channel emulation and inter-compartmental conductances allow the modeling of nonlinear dendrites, back-propagating action-potentials as well as NMDA and Calcium plateau potentials. To extend the usability of the analog accelerator, it also supports vector-matrix multiplication. Thereby, BSS-2 supports inference of deep convolutional networks as well as local-learning with complex ensembles of spiking neurons within the same substrate.
Abstract（参考訳）: 本稿では,BrainScales (BSS) を加速したアナログニューロモルフィックコンピューティングアーキテクチャの背景にある概念について述べる。第2世代のBrainScales-2(BSS-2)と、その最新のシリコン内実現であるHICANN-Xアプリケーション固有集積回路(ASIC)について記述し、欧州人脳プロジェクト(HBP)におけるニューロモルフィックコンピューティング活動の一部として開発されている。第1世代は180nmプロセスで実装されるが、第2世代は65nm技術を使用する。これにより、加速されたアナログニューロモルフィックシステムにおける学習の計算ニーズのために特別に構築された高並列マイクロプロセッサであるデジタル可塑性処理ユニットが統合される。提示されたアーキテクチャは、構築されたデジタル計算コアに取り付けられたアナログニューロモルフィック加速器に似た、ニューロンとシナプスの連続的、アナログ、物理モデル実装に基づいている。アナログ部分は、ニューラルネットワークのスパイクベースのダイナミクスを連続的にエミュレートするが、後者は、構造やパラメータの変化など、遅い時間スケールで発生する生物学的プロセスをシミュレートする。生物の時間スケールと比較すると、エミュレーションは高度に加速され、全ての時定数は生物学よりも数桁小さい。プログラム可能なイオンチャネルエミュレーションとコンパートメント間のコンダクタンスは、非線形デンドライト、バックプロパゲーション作用ポテンシャル、NMDAおよびカルシウムプラトーポテンシャルのモデリングを可能にする。アナログ加速器の使用性を拡張するため、ベクトル行列乗算もサポートする。これにより、BSS-2は深層畳み込みネットワークの推論と、同じ基質内でスパイキングニューロンの複雑なアンサンブルによる局所学習をサポートする。

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