論文の概要: A reconfigurable neural network ASIC for detector front-end data compression at the HL-LHC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01683v1
• Date: Tue, 4 May 2021 18:06:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 12:36:50.785359
• Title: A reconfigurable neural network ASIC for detector front-end data compression at the HL-LHC
• Title（参考訳）: HL-LHCにおけるフロントエンドデータ圧縮のための再構成可能なニューラルネットワークASIC
• Authors: Giuseppe Di Guglielmo, Farah Fahim, Christian Herwig, Manuel Blanco Valentin, Javier Duarte, Cristian Gingu, Philip Harris, James Hirschauer, Martin Kwok, Vladimir Loncar, Yingyi Luo, Llovizna Miranda, Jennifer Ngadiuba, Daniel Noonan, Seda Ogrenci-Memik, Maurizio Pierini, Sioni Summers, Nhan Tran
• Abstract要約: ニューラルネットワークのオートエンコーダモデルを放射線耐性ASICに実装して、損失のあるデータ圧縮を行うことができる。 これは、粒子物理学アプリケーション用に設計されたニューラルネットワークの耐放射線性オンディテクタASIC実装である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40690419770123604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite advances in the programmable logic capabilities of modern trigger systems, a significant bottleneck remains in the amount of data to be transported from the detector to off-detector logic where trigger decisions are made. We demonstrate that a neural network autoencoder model can be implemented in a radiation tolerant ASIC to perform lossy data compression alleviating the data transmission problem while preserving critical information of the detector energy profile. For our application, we consider the high-granularity calorimeter from the CMS experiment at the CERN Large Hadron Collider. The advantage of the machine learning approach is in the flexibility and configurability of the algorithm. By changing the neural network weights, a unique data compression algorithm can be deployed for each sensor in different detector regions, and changing detector or collider conditions. To meet area, performance, and power constraints, we perform a quantization-aware training to create an optimized neural network hardware implementation. The design is achieved through the use of high-level synthesis tools and the hls4ml framework, and was processed through synthesis and physical layout flows based on a LP CMOS 65 nm technology node. The flow anticipates 200 Mrad of ionizing radiation to select gates, and reports a total area of 3.6 mm^2 and consumes 95 mW of power. The simulated energy consumption per inference is 2.4 nJ. This is the first radiation tolerant on-detector ASIC implementation of a neural network that has been designed for particle physics applications.
• Abstract（参考訳）: 現代のトリガーシステムのプログラム可能な論理能力の進歩にもかかわらず、トリガー決定を行うオフ・ディテクター論理へ検出器から転送されるデータの量に大きなボトルネックが残っている。 本研究では、放射耐性ASICにニューラルネットワークオートエンコーダモデルを実装し、検出器エネルギープロファイルの臨界情報を保持しながら、データ伝送問題を緩和する損失データ圧縮を行うことを示した。 本稿では,CERN大型ハドロン衝突型加速器のCMS実験から高粒度カロリーを考察する。 機械学習アプローチの利点は、アルゴリズムの柔軟性と構成可能性にある。 ニューラルネットワークの重みを変更することで、センサー毎に異なる検出器領域にユニークなデータ圧縮アルゴリズムをデプロイし、検出器やコライダーの状態を変更することができる。 領域、性能、電力制約を満たすため、最適化されたニューラルネットワークハードウェア実装を作成するために量子化対応トレーニングを実行する。 この設計は高レベル合成ツールとhls4mlフレームワークを使用して実現され、lp cmos 65 nm技術ノードに基づく合成と物理レイアウトフローによって処理された。 この流れは200madの電離放射線を予測してゲートを選択し、総面積3.6mm^2を報告し95mwの電力を消費する。 推定当たりのエネルギー消費量は2.4 njである。 これは、粒子物理学の応用のために設計されたニューラルネットワークのオン・ディテクターASIC実装の最初の放射線耐性である。

関連論文リスト

• Neuromorphic Wireless Split Computing with Multi-Level Spikes [69.73249913506042]
  ニューロモルフィックコンピューティングでは、スパイクニューラルネットワーク(SNN)が推論タスクを実行し、シーケンシャルデータを含むワークロードの大幅な効率向上を提供する。 ハードウェアとソフトウェアの最近の進歩は、スパイクニューロン間で交換された各スパイクに数ビットのペイロードを埋め込むことにより、推論精度をさらに高めることを示した。 本稿では,マルチレベルSNNを用いた無線ニューロモルフィック分割計算アーキテクチャについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T14:08:35Z)
• Neuromorphic Split Computing with Wake-Up Radios: Architecture and Design via Digital Twinning [97.99077847606624]
  本研究は,遠隔・無線接続型NPUからなる分割計算機システムに,覚醒無線機構を組み込んだ新しいアーキテクチャを提案する。 覚醒無線に基づくニューロモルフィックスプリットコンピューティングシステムの設計における重要な課題は、検知、覚醒信号検出、意思決定のためのしきい値の選択である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T10:19:04Z)
• Low-power event-based face detection with asynchronous neuromorphic hardware [2.0774873363739985]
  本稿では、SynSense Speckニューロモルフィックチップ上に展開されたイベントベースの顔検出のためのオンチップスパイクニューラルネットワークの最初の例を示す。 トレーニングに用いるオフチップクロック駆動シミュレーションとオンチップイベント駆動推論との精度の相違について述べる。 オンチップ顔検出のmAP[0.5]は0.6で、20mWしか消費しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T19:23:02Z)
• On-Sensor Data Filtering using Neuromorphic Computing for High Energy Physics Experiments [1.554920942634392]
  本稿では, 粒子の逆運動量に基づいてセンサデータをフィルタリングする小型ニューロモルフィックモデルを提案する。 入ってくる電荷波形は二値イベントのストリームに変換され、SNNによって処理される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T21:25:25Z)
• Overhead-Free Blockage Detection and Precoding Through Physics-Based Graph Neural Networks: LIDAR Data Meets Ray Tracing [58.73924499067486]
  物理ベースグラフニューラルネットワーク(GNN)による光検出・測光(LIDAR)データの分類によりブロック検出を実現する プリコーダ設計には、LIDARデータから得られた3D面にレイトレーシングを行うことにより、予備チャネル推定を行う。 数値シミュレーションにより、ブロック検出は95%精度で成功していることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T15:04:55Z)
• PulseDL-II: A System-on-Chip Neural Network Accelerator for Timing and Energy Extraction of Nuclear Detector Signals [3.307097167756987]
  本稿では,深層学習を持つパルスからイベント特徴(時間,エネルギーなど)を抽出するためのシステムオンチップ(SoC)であるPulseDL-IIを紹介する。 提案システムは, 47.4dBの信号対雑音比(SNR)において, オンラインニューラルネットワークを用いた60psの時間分解能と0.40%のエネルギー分解能を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T08:52:21Z)
• Integrate-and-Fire Neurons for Low-Powered Pattern Recognition [0.0]
  コンデンサの電荷と放電特性を利用した低出力ニューロンモデル「Integrate-and-Fire」を導入する。 並列および直列RC回路を用いて、繰り返し形式で表現できるトレーニング可能なニューロンモデルを開発した。 本論文は,第20回人工知能・ソフトコンピューティングWebシステム国際会議(ICAISC 2021)で発表された研究の全文である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-28T12:08:00Z)
• An adaptive cognitive sensor node for ECG monitoring in the Internet of Medical Things [0.7646713951724011]
  インターネット・オブ・メディカル・モノズ(IoMT)パラダイムは、複数の臨床試験や医療処置で主流になりつつある。 本研究では,資源制約型コンピューティングプラットフォームにおける認知データ解析アルゴリズムの実装について検討する。 コンボリューションニューラルネットワークを用いて心電図のトレースを分類する手法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-11T16:49:10Z)
• SignalNet: A Low Resolution Sinusoid Decomposition and Estimation Network [79.04274563889548]
  本稿では,正弦波数を検出するニューラルネットワークアーキテクチャであるSignalNetを提案する。 基礎となるデータ分布と比較して,ネットワークの結果を比較するための最悪の学習しきい値を導入する。 シミュレーションでは、我々のアルゴリズムは常に3ビットデータのしきい値を超えることができるが、しばしば1ビットデータのしきい値を超えることはできない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T04:21:20Z)
• Near-chip Dynamic Vision Filtering for Low-Bandwidth Pedestrian Detection [99.94079901071163]
  本稿では、ダイナミックビジョンセンサ(DVS)を用いた歩行者検出のための新しいエンドツーエンドシステムを提案する。 我々は、複数のセンサがローカル処理ユニットにデータを送信し、検出アルゴリズムを実行するアプリケーションをターゲットにしている。 我々の検出器は450ミリ秒毎に検出を行うことができ、総合的なテストF1スコアは83%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-03T17:36:26Z)
• Adaptive Anomaly Detection for IoT Data in Hierarchical Edge Computing [71.86955275376604]
  本稿では,階層型エッジコンピューティング(HEC)システムに対する適応型異常検出手法を提案する。 本研究では,入力データから抽出した文脈情報に基づいてモデルを選択する適応的手法を設計し,異常検出を行う。 提案手法を実際のIoTデータセットを用いて評価し,検出タスクをクラウドにオフロードするのとほぼ同じ精度を維持しながら,検出遅延を84%削減できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-10T05:29:17Z)

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。