論文の概要: DYNAP-SE2: a scalable multi-core dynamic neuromorphic asynchronous spiking neural network processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00564v1
• Date: Sun, 1 Oct 2023 03:48:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 03:29:25.238671
• Title: DYNAP-SE2: a scalable multi-core dynamic neuromorphic asynchronous spiking neural network processor
• Title（参考訳）: DYNAP-SE2:スケーラブルなマルチコア動的ニューロモルフィック非同期スパイクニューラルネットワークプロセッサ
• Authors: Ole Richter, Chenxi Wu, Adrian M. Whatley, German K\"ostinger, Carsten Nielsen, Ning Qiao and Giacomo Indiveri
• Abstract要約: 我々は、リアルタイムイベントベーススパイキングニューラルネットワーク(SNN)をプロトタイピングするための、脳にインスパイアされたプラットフォームを提案する。 提案システムは, 短期可塑性, NMDA ゲーティング, AMPA拡散, ホメオスタシス, スパイク周波数適応, コンダクタンス系デンドライトコンパートメント, スパイク伝達遅延などの動的および現実的なニューラル処理現象の直接エミュレーションを支援する。 異なる生物学的に可塑性のニューラルネットワークをエミュレートする柔軟性と、個体群と単一ニューロンの信号の両方をリアルタイムで監視する能力により、基礎研究とエッジコンピューティングの両方への応用のための複雑なニューラルネットワークモデルの開発と検証が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9175555050594975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the remarkable progress that technology has made, the need for processing data near the sensors at the edge has increased dramatically. The electronic systems used in these applications must process data continuously, in real-time, and extract relevant information using the smallest possible energy budgets. A promising approach for implementing always-on processing of sensory signals that supports on-demand, sparse, and edge-computing is to take inspiration from biological nervous system. Following this approach, we present a brain-inspired platform for prototyping real-time event-based Spiking Neural Networks (SNNs). The system proposed supports the direct emulation of dynamic and realistic neural processing phenomena such as short-term plasticity, NMDA gating, AMPA diffusion, homeostasis, spike frequency adaptation, conductance-based dendritic compartments and spike transmission delays. The analog circuits that implement such primitives are paired with a low latency asynchronous digital circuits for routing and mapping events. This asynchronous infrastructure enables the definition of different network architectures, and provides direct event-based interfaces to convert and encode data from event-based and continuous-signal sensors. Here we describe the overall system architecture, we characterize the mixed signal analog-digital circuits that emulate neural dynamics, demonstrate their features with experimental measurements, and present a low- and high-level software ecosystem that can be used for configuring the system. The flexibility to emulate different biologically plausible neural networks, and the chip's ability to monitor both population and single neuron signals in real-time, allow to develop and validate complex models of neural processing for both basic research and edge-computing applications.
• Abstract（参考訳）: 技術が驚くべき進歩を遂げたことにより、エッジのセンサー付近でデータを処理する必要性が劇的に高まった。 これらのアプリケーションで使用される電子システムは、データをリアルタイムで連続的に処理し、最小のエネルギー予算を用いて関連情報を抽出しなければならない。 オンデマンド、スパース、エッジコンピューティングをサポートする知覚信号の常時処理を実装するための有望なアプローチは、生物学的神経系からインスピレーションを得ることである。 このアプローチに従って,リアルタイムイベントベーススパイキングニューラルネットワーク(SNN)をプロトタイピングするための,脳に触発されたプラットフォームを提案する。 提案システムは, 短期可塑性, NMDA ゲーティング, AMPA拡散, ホメオスタシス, スパイク周波数適応, コンダクタンス系デンドライトコンパートメント, スパイク伝達遅延などの動的および現実的なニューラル処理現象の直接エミュレーションを支援する。 このようなプリミティブを実装するアナログ回路は、ルーティングやマッピングイベントのための低遅延非同期デジタル回路とペアリングされる。 この非同期インフラストラクチャは、異なるネットワークアーキテクチャの定義を可能にし、イベントベースおよび連続信号センサからのデータを変換およびエンコードするための直接イベントベースのインターフェースを提供する。 本稿では、システム全体のアーキテクチャを説明し、ニューラルダイナミクスをエミュレートする混合信号アナログデジタル回路を特徴付け、その特徴を実験的に示すとともに、システム構成に使用できる低レベルのソフトウェアエコシステムを提示する。 異なる生物学的に有望なニューラルネットワークをエミュレートする柔軟性と、個体群と単一ニューロンの信号の両方をリアルタイムで監視できるチップの能力により、基礎研究とエッジコンピューティングの両方で複雑なニューラルネットワークモデルを開発し検証することができる。

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