論文の概要: Bayesian Inference Accelerator for Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15453v1
• Date: Sat, 27 Jan 2024 16:27:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 18:13:24.447273
• Title: Bayesian Inference Accelerator for Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークのためのベイズ推論加速器
• Authors: Prabodh Katti, Anagha Nimbekar, Chen Li, Amit Acharyya, Bashir M. Al-Hashimi, Bipin Rajendran
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算面積と電力を減らす可能性がある。 本研究では,効率的なベイズSNNをハードウェア上で開発・実装するための最適化フレームワークについて述べる。 我々は、完全精度のベルヌーイパラメータを持つベイジアンバイナリネットワークに匹敵するアキュラ級数を示し、最大25時間分のスパイクを減らした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.145754107337963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian neural networks offer better estimates of model uncertainty compared to frequentist networks. However, inference involving Bayesian models requires multiple instantiations or sampling of the network parameters, requiring significant computational resources. Compared to traditional deep learning networks, spiking neural networks (SNNs) have the potential to reduce computational area and power, thanks to their event-driven and spike-based computational framework. Most works in literature either address frequentist SNN models or non-spiking Bayesian neural networks. In this work, we demonstrate an optimization framework for developing and implementing efficient Bayesian SNNs in hardware by additionally restricting network weights to be binary-valued to further decrease power and area consumption. We demonstrate accuracies comparable to Bayesian binary networks with full-precision Bernoulli parameters, while requiring up to $25\times$ less spikes than equivalent binary SNN implementations. We show the feasibility of the design by mapping it onto Zynq-7000, a lightweight SoC, and achieve a $6.5 \times$ improvement in GOPS/DSP while utilizing up to 30 times less power compared to the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: ベイズニューラルネットワークは、頻繁なネットワークと比較してモデル不確実性のより良い推定を提供する。 しかしながら、ベイズモデルを含む推論には複数のインスタンス化やネットワークパラメータのサンプリングが必要であり、重要な計算資源を必要とする。 従来のディープラーニングネットワークと比較して、スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動およびスパイクベースの計算フレームワークのおかげで、計算領域と電力を削減する可能性がある。 ほとんどの文献では、頻繁なSNNモデルや非スパイクベイズニューラルネットワークを扱う。 本研究では,ネットワークの重み付けを2値に制限することで,効率の良いベイズSNNをハードウェアで開発・実装するための最適化フレームワークを実証する。 我々は、完全精度のベルヌーイパラメータを持つベイジアンバイナリネットワークに匹敵するアキュラ級数を示し、等価なバイナリSNN実装よりも25\times$のスパイクを要求する。 軽量なSoCであるZynq-7000にマッピングし、GOPS/DSPの6.5 \times$の改善を実現し、最先端技術と比較して最大30倍の電力を消費する可能性を示す。

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