論文の概要: THOR -- A Neuromorphic Processor with 7.29G TSOP$^2$/mm$^2$Js
Energy-Throughput Efficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01696v1
- Date: Sat, 3 Dec 2022 21:36:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 16:47:33.572672
- Title: THOR -- A Neuromorphic Processor with 7.29G TSOP$^2$/mm$^2$Js
Energy-Throughput Efficiency
- Title（参考訳）: THOR -- 7.29G TSOP$^2$/mm$^2$Jsエネルギー消費効率を有するニューロモルフィックプロセッサ
- Authors: Mayank Senapati, Manil Dev Gomony, Sherif Eissa, Charlotte Frenkel,
and Henk Corporaal
- Abstract要約: 生物学的にインスパイアされたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いたニューロモルフィックコンピューティングは、エッジコンピューティングデバイスに必要なエネルギ・スループ(ET)効率を満たすための有望なソリューションである。
我々は、エネルギー消費とスループットのボトルネックに対処する新しいメモリ階層とニューロン更新アーキテクチャを備えた全デジタルニューロモルフィックプロセッサTHORを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.260725478207432
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neuromorphic computing using biologically inspired Spiking Neural Networks
(SNNs) is a promising solution to meet Energy-Throughput (ET) efficiency needed
for edge computing devices. Neuromorphic hardware architectures that emulate
SNNs in analog/mixed-signal domains have been proposed to achieve
order-of-magnitude higher energy efficiency than all-digital architectures,
however at the expense of limited scalability, susceptibility to noise, complex
verification, and poor flexibility. On the other hand, state-of-the-art digital
neuromorphic architectures focus either on achieving high energy efficiency
(Joules/synaptic operation (SOP)) or throughput efficiency (SOPs/second/area),
resulting in poor ET efficiency. In this work, we present THOR, an all-digital
neuromorphic processor with a novel memory hierarchy and neuron update
architecture that addresses both energy consumption and throughput bottlenecks.
We implemented THOR in 28nm FDSOI CMOS technology and our post-layout results
demonstrate an ET efficiency of 7.29G $\text{TSOP}^2/\text{mm}^2\text{Js}$ at
0.9V, 400 MHz, which represents a 3X improvement over state-of-the-art digital
neuromorphic processors.
- Abstract（参考訳）: 生物学的にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(snn)を用いたニューロモルフィックコンピューティングは、エッジコンピューティングデバイスに必要なエネルギスルー(et)効率を満たす有望なソリューションである。
snnをアナログ/混合信号領域でエミュレートするニューロモルフィックなハードウェアアーキテクチャは、全デジタルアーキテクチャよりも桁違いに高エネルギー効率を実現するために提案されているが、拡張性、ノイズ感受性、複雑な検証、柔軟性の低下を犠牲にしている。
一方、最先端のディジタルニューロモルフィックアーキテクチャは高エネルギー効率(ジュール/シナプス演算(SOP))かスループット効率(SOP/秒/領域)に重点を置いており、ET効率は低い。
本稿では、エネルギー消費とスループットのボトルネックに対処する新しいメモリ階層とニューロン更新アーキテクチャを備えた全デジタルニューロモルフィックプロセッサTHORを提案する。
我々は28nm FDSOI CMOS技術でTHORを実装し,そのET効率を7.29G $\text{TSOP}^2/\text{mm}^2\text{Js}$ at 0.9V, 400 MHzで実証した。
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