論文の概要: Neuromorphic Computing for Content-based Image Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01380v2
- Date: Tue, 17 Aug 2021 22:59:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 23:12:01.894274
- Title: Neuromorphic Computing for Content-based Image Retrieval
- Title（参考訳）: コンテンツベース画像検索のためのニューロモルフィックコンピューティング
- Authors: Te-Yuan Liu, Ata Mahjoubfar, Daniel Prusinski, Luis Stevens
- Abstract要約: 画像検索のコンピュータビジョンタスクにおいて,Intelが開発したニューロモルフィックコンピューティングチップであるLoihiの応用について検討する。
この結果は,ARM Cortex-A72 CPUと比較してニューロモルフィックソリューションのエネルギー効率は2.5倍,軽量畳み込みニューラルネットワークの12.5倍であった。
- 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: Neuromorphic computing mimics the neural activity of the brain through
emulating spiking neural networks. In numerous machine learning tasks,
neuromorphic chips are expected to provide superior solutions in terms of cost
and power efficiency. Here, we explore the application of Loihi, a neuromorphic
computing chip developed by Intel, for the computer vision task of image
retrieval. We evaluated the functionalities and the performance metrics that
are critical in content-based visual search and recommender systems using
deep-learning embeddings. Our results show that the neuromorphic solution is
about 2.5 times more energy-efficient compared with an ARM Cortex-A72 CPU and
12.5 times more energy-efficient compared with NVIDIA T4 GPU for inference by a
lightweight convolutional neural network without batching while maintaining the
same level of matching accuracy. The study validates the potential of
neuromorphic computing in low-power image retrieval, as a complementary
paradigm to the existing von Neumann architectures.
- Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックコンピューティングは、スパイクニューラルネットワークを模倣することで脳の神経活動を模倣する。
多くの機械学習タスクにおいて、ニューロモルフィックチップはコストと電力効率の点で優れたソリューションを提供すると予想されている。
本稿では,Intelが開発したニューロモルフィック・コンピューティング・チップであるLoihiの,画像検索のコンピュータビジョンタスクへの応用について検討する。
コンテンツベースビジュアルサーチおよびレコメンデーションシステムにおいて重要な機能と性能指標をディープラーニング埋め込みを用いて評価した。
以上の結果から,このニューロモルフィック解はARM Cortex-A72 CPUに比べて2.5倍エネルギー効率が高く,NVIDIA T4 GPUに比べて12.5倍エネルギー効率が高いことがわかった。
この研究は、既存のフォン・ノイマンアーキテクチャを補完するパラダイムとして、低消費電力画像検索におけるニューロモルフィックコンピューティングの可能性を検証する。
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