論文の概要: Implementing Spiking Neural Networks on Neuromorphic Architectures: A
Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08897v1
- Date: Thu, 17 Feb 2022 21:00:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-25 12:40:11.064449
- Title: Implementing Spiking Neural Networks on Neuromorphic Architectures: A
Review
- Title（参考訳）: ニューロモルフィックアーキテクチャにおけるスパイクニューラルネットワークの実装
- Authors: Phu Khanh Huynh, M. Lakshmi Varshika, Ankita Paul, Murat Isik, Adarsha
Balaji, Anup Das
- Abstract要約: 我々は,ニューロモルフィックコンピューティングのシステムソフトウェア技術分野における将来が持つ課題と機会を強調する。
プラットフォームベース設計とハードウェア・ソフトウェア共同設計の両方に提案されているフレームワークの概要について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19573380763700707
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, both industry and academia have proposed several different
neuromorphic systems to execute machine learning applications that are designed
using Spiking Neural Networks (SNNs). With the growing complexity on design and
technology fronts, programming such systems to admit and execute a machine
learning application is becoming increasingly challenging. Additionally,
neuromorphic systems are required to guarantee real-time performance, consume
lower energy, and provide tolerance to logic and memory failures. Consequently,
there is a clear need for system software frameworks that can implement machine
learning applications on current and emerging neuromorphic systems, and
simultaneously address performance, energy, and reliability. Here, we provide a
comprehensive overview of such frameworks proposed for both, platform-based
design and hardware-software co-design. We highlight challenges and
opportunities that the future holds in the area of system software technology
for neuromorphic computing.
- Abstract（参考訳）: 近年,産学ともにスパイキングニューラルネットワーク(snn)を用いて設計された機械学習アプリケーションを実行するために,複数の異なるニューロモルフィックシステムを提案している。
設計と技術面での複雑さが増大する中で、このようなシステムを機械学習アプリケーションを受け入れ実行するためのプログラミングはますます困難になりつつある。
さらに、ニューロモルフィックシステムはリアルタイムのパフォーマンスを保証し、低エネルギーを消費し、論理やメモリ障害に対する耐性を提供する必要がある。
そのため、現在および新興のニューロモルフィックシステム上で機械学習アプリケーションを実装でき、同時にパフォーマンス、エネルギー、信頼性に対処できるシステムソフトウェアフレームワークが明らかに必要である。
本稿では,プラットフォームベース設計とハードウェア・ソフトウェア共同設計の両面で提案されているフレームワークの概要を紹介する。
我々は,ニューロモルフィックコンピューティングのシステムソフトウェア技術分野における将来が持つ課題と機会を強調する。
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