論文の概要: Ultra-Low-Power FDSOI Neural Circuits for Extreme-Edge Neuromorphic Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14270v2
• Date: Tue, 14 Jul 2020 07:17:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 04:06:28.159504
• Title: Ultra-Low-Power FDSOI Neural Circuits for Extreme-Edge Neuromorphic Intelligence
• Title（参考訳）: 超低消費電力FDSOIニューラル回路による極端ニューロモーフィックインテリジェンス
• Authors: Arianna Rubino, Can Livanelioglu, Ning Qiao, Melika Payvand, and Giacomo Indiveri
• Abstract要約: インメモリコンピューティング 混合信号ニューロモルフィックアーキテクチャはエッジコンピューティングのセンサ処理への応用に期待できる超低消費電力のソリューションを提供する。 本稿では、FDSOI(Fully-Depleted Silicon on Insulator)統合プロセスの特徴を利用する混合信号アナログ/デジタル回路を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6199663901387997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have seen an increasing interest in the development of artificial intelligence circuits and systems for edge computing applications. In-memory computing mixed-signal neuromorphic architectures provide promising ultra-low-power solutions for edge-computing sensory-processing applications, thanks to their ability to emulate spiking neural networks in real-time. The fine-grain parallelism offered by this approach allows such neural circuits to process the sensory data efficiently by adapting their dynamics to the ones of the sensed signals, without having to resort to the time-multiplexed computing paradigm of von Neumann architectures. To reduce power consumption even further, we present a set of mixed-signal analog/digital circuits that exploit the features of advanced Fully-Depleted Silicon on Insulator (FDSOI) integration processes. Specifically, we explore the options of advanced FDSOI technologies to address analog design issues and optimize the design of the synapse integrator and of the adaptive neuron circuits accordingly. We present circuit simulation results and demonstrate the circuit's ability to produce biologically plausible neural dynamics with compact designs, optimized for the realization of large-scale spiking neural networks in neuromorphic processors.
• Abstract（参考訳）: 近年、エッジコンピューティングアプリケーションのための人工知能回路やシステムの開発への関心が高まっている。 インメモリコンピューティング 混合信号ニューロモルフィックアーキテクチャは、スパイクニューラルネットワークをリアルタイムでエミュレートする能力のおかげで、エッジコンピューティングのセンサー処理アプリケーションに有望な超低消費電力ソリューションを提供する。 このアプローチによって提供される微粒な並列性は、フォン・ノイマンアーキテクチャの時間多重計算パラダイムに頼ることなく、知覚された信号にそれらのダイナミクスを適用することによって、知覚データを効率的に処理することができる。 さらに電力消費を低減するため、FDSOI(Fully-Depleted Silicon on Insulator)統合プロセスの特徴を利用した混合信号アナログ/デジタル回路を提案する。 具体的には,アナログ設計問題に対処し,シナプスインテグレータの設計と適応ニューロン回路の設計を最適化するためのfdsoi技術の選択肢を検討する。 本稿では,回路シミュレーションの結果を示し,小型設計による生物学的に妥当な神経動力学を作製する能力を示し,ニューロモルフィックプロセッサにおける大規模スパイクニューラルネットワークの実現に最適化した。

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