論文の概要: Synaptic Scaling and Optimal Bias Adjustments for Power Reduction in Neuromorphic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07416v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 20:47:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 15:48:38.322661
• Title: Synaptic Scaling and Optimal Bias Adjustments for Power Reduction in Neuromorphic Systems
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックシステムにおける電力削減のためのシナプススケーリングと最適バイアス調整
• Authors: Cory Merkel
• Abstract要約: 最近の動物実験では、生物の脳は食物不足時に低出力モードに入ることが示されている。 本稿では, ニューロモルフィック系に類似の機構を適用する可能性について検討する。 数理モデルとシミュレーションを通して、シナプス重みの注意的なスケーリングは消費電力を大幅に減少させることを示した。
• 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: Recent animal studies have shown that biological brains can enter a low power mode in times of food scarcity. This paper explores the possibility of applying similar mechanisms to a broad class of neuromorphic systems where power consumption is strongly dependent on the magnitude of synaptic weights. In particular, we show through mathematical models and simulations that careful scaling of synaptic weights can significantly reduce power consumption (by over 80\% in some of the cases tested) while having a relatively small impact on accuracy. These results uncover an exciting opportunity to design neuromorphic systems for edge AI applications, where power consumption can be dynamically adjusted based on energy availability and performance requirements.
• Abstract（参考訳）: 近年の動物実験では、食物不足時に生物学的な脳が低電力モードに入ることが示されている。 本稿では,エネルギー消費がシナプス重みの大きさに大きく依存する幅広い神経形態システムに対して,同様のメカニズムを適用する可能性について検討する。 特に,数理モデルとシミュレーションを用いて,シナプス重みの注意的なスケーリングは,精度に比較的小さな影響を伴いながら,消費電力(試験例では80%以上)を大幅に削減できることを示した。 これらの結果は、エネルギー可用性と性能要求に基づいて消費電力を動的に調整できるエッジAIアプリケーションのためのニューロモルフィックシステムを設計するエキサイティングな機会を明らかにする。

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