論文の概要: The Operating System of the Neuromorphic BrainScaleS-1 System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13749v2
- Date: Wed, 2 Feb 2022 16:06:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 07:09:15.865928
- Title: The Operating System of the Neuromorphic BrainScaleS-1 System
- Title(参考訳): 神経型BrainScaleS-1システムの運用システム
- Authors: Eric M\"uller, Sebastian Schmitt, Christian Mauch, Sebastian
Billaudelle, Andreas Gr\"ubl, Maurice G\"uttler, Dan Husmann, Joscha
Ilmberger, Sebastian Jeltsch, Jakob Kaiser, Johann Kl\"ahn, Mitja Kleider,
Christoph Koke, Jos\'e Montes, Paul M\"uller, Johannes Partzsch, Felix
Passenberg, Hartmut Schmidt, Bernhard Vogginger, Jonas Weidner, Christian
Mayr, Johannes Schemmel
- Abstract要約: BrainScaleS-1は混合信号加速ニューロモルフィック系である。
BrainScaleS OSは、高レベルのネットワーク記述言語であるPyNNで記述されたネットワークをエミュレートする機能を提供するソフトウェアスタックである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.796346355643388
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: BrainScaleS-1 is a wafer-scale mixed-signal accelerated neuromorphic system
targeted for research in the fields of computational neuroscience and
beyond-von-Neumann computing. The BrainScaleS Operating System (BrainScaleS OS)
is a software stack giving users the possibility to emulate networks described
in the high-level network description language PyNN with minimal knowledge of
the system. At the same time, expert usage is facilitated by allowing to hook
into the system at any depth of the stack. We present operation and development
methodologies implemented for the BrainScaleS-1 neuromorphic architecture and
walk through the individual components of BrainScaleS OS constituting the
software stack for BrainScaleS-1 platform operation.
- Abstract(参考訳): BrainScaleS-1(ブレインスケールス-1)は、計算神経科学と超越ニューマン計算の研究を目的とした、ウェハスケールの混合信号加速ニューロモルフィックシステムである。
brainscales operating system (brainscales os)は、高レベルネットワーク記述言語pynnで記述されたネットワークを、システムに関する最小限の知識でエミュレートすることのできるソフトウェアスタックである。
同時に、システムにスタックの任意の深さでフックすることで、エキスパートの使用が容易になる。
本稿では、BrainScaleS-1ニューロモルフィックアーキテクチャのために実装されたBrainScaleS-1のソフトウェアスタックを構成するBrainScaleS OSの個々のコンポーネントについて述べる。
関連論文リスト
- Scalable Network Emulation on Analog Neuromorphic Hardware [3.1934373544259813]
本稿では,BrainScaleS-2アクセラレーション型ニューロモルフィックプラットフォームのための新しいソフトウェア機能を提案する。
大規模なスパイクニューラルネットワークの分割エミュレーションを容易にする。
単チップBrainScaleS-2システムの物理的サイズ制約を超える2つのディープスパイクニューラルネットワークモデルのトレーニングを実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T09:27:05Z) - Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of
Neurobiologically-Plausible Credit Assignment [65.268245109828]
本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。
我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。
本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T05:20:57Z) - Convolutional Neural Generative Coding: Scaling Predictive Coding to
Natural Images [79.07468367923619]
畳み込み型神経生成符号化(Conv-NGC)を開発した。
我々は、潜伏状態マップを段階的に洗練する柔軟な神経生物学的動機付けアルゴリズムを実装した。
本研究は,脳にインスパイアされたニューラル・システムによる再建と画像復調の課題に対する効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T06:42:41Z) - Explainable fMRI-based Brain Decoding via Spatial Temporal-pyramid Graph
Convolutional Network [0.8399688944263843]
既存のfMRIベースの脳デコードのための機械学習手法は、分類性能が低いか、説明性が悪いかのいずれかに悩まされている。
本稿では,機能的脳活動の時空間グラフ表現を捉えるために,生物学的にインスパイアされたアーキテクチャである時空間ピラミドグラフ畳み込みネットワーク(STpGCN)を提案する。
我々は,Human Connectome Project (HCP) S1200から23の認知タスク下でのfMRIデータに関する広範な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-08T12:14:33Z) - Neuromorphic Artificial Intelligence Systems [58.1806704582023]
フォン・ノイマンアーキテクチャと古典的ニューラルネットワークに基づく現代のAIシステムは、脳と比較して多くの基本的な制限がある。
この記事では、そのような制限と、それらが緩和される方法について論じる。
これは、これらの制限が克服されている現在利用可能なニューロモーフィックAIプロジェクトの概要を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T20:16:05Z) - The BrainScaleS-2 accelerated neuromorphic system with hybrid plasticity [0.0]
本稿では,BrainScaleSニューロモルフィックアーキテクチャの第2世代について述べる。
バイオインスパイアされたスパイクニューラルネットワークプリミティブの、加速された物理的エミュレーションをサポートするカスタムアクセラレータコアと、密結合されたデジタルプロセッサと、イベントルーティングネットワークを組み合わせたものだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T17:13:46Z) - POPPINS : A Population-Based Digital Spiking Neuromorphic Processor with
Integer Quadratic Integrate-and-Fire Neurons [50.591267188664666]
2つの階層構造を持つ180nmプロセス技術において,集団に基づくディジタルスパイキングニューロモルフィックプロセッサを提案する。
提案手法は,生体模倣型ニューロモルフィックシステム,低消費電力,低遅延推論処理アプリケーションの開発を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-19T09:26:34Z) - Mapping and Validating a Point Neuron Model on Intel's Neuromorphic
Hardware Loihi [77.34726150561087]
インテルの第5世代ニューロモルフィックチップ「Loihi」の可能性について検討する。
Loihiは、脳内のニューロンをエミュレートするスパイキングニューラルネットワーク(SNN)という新しいアイデアに基づいている。
Loihiは従来のシミュレーションを非常に効率的に再現し、ネットワークが大きくなるにつれて、時間とエネルギーの両方のパフォーマンスにおいて顕著にスケールする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-22T16:52:51Z) - Neurocoder: Learning General-Purpose Computation Using Stored Neural
Programs [64.56890245622822]
ニューロコーダ(Neurocoder)は、汎用計算機の全く新しいクラスである。
共有可能なモジュール型プログラムのセットから関連するプログラムを構成することで、データ応答性のある方法で“コード”を行う。
モジュールプログラムを学習し、パターンシフトを厳しく処理し、新しいプログラムが学習されると、古いプログラムを記憶する新しい能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-24T01:39:16Z) - Extending BrainScaleS OS for BrainScaleS-2 [0.0]
我々はBrainScaleS-2アーキテクチャのために導入されたソフトウェア拡張について紹介し、紹介する。
BrainScaleS OSはBrainScaleSアーキテクチャのユーザフレンドリーな操作のために設計されたソフトウェアスタックである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T18:58:55Z) - Verification and Design Methods for the BrainScaleS Neuromorphic
Hardware System [0.0]
第2世代のBrainScaleSチップは、完全なアナログニューロモルフィック回路と2つの汎用マイクロプロセッサの密結合を有する混合信号デバイスである。
512ニューロンと130Kシナプスを含む第1次BrainScaleS-2 ASICの早期成績を示し,これらの手法の応用を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T15:48:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。