論文の概要: GPU-RANC: A CUDA Accelerated Simulation Framework for Neuromorphic Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16208v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 21:08:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 15:27:26.437160
• Title: GPU-RANC: A CUDA Accelerated Simulation Framework for Neuromorphic Architectures
• Title（参考訳）: GPU-RANC:ニューロモルフィックアーキテクチャのためのCUDA加速シミュレーションフレームワーク
• Authors: Sahil Hassan, Michael Inouye, Miguel C. Gonzalez, Ilkin Aliyev, Joshua Mack, Maisha Hafiz, Ali Akoglu,
• Abstract要約: ニューロモーフィックコンピューティングのための再構成可能なアーキテクチャ(RANC)のGPUによる実装について紹介する。 512個のニューロモルフィックコアMNIST推論アプリケーションに基づくRANCシミュレータのシリアルバージョンと比較して,最大780倍の高速化を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3401966602181168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-source simulation tools play a crucial role for neuromorphic application engineers and hardware architects to investigate performance bottlenecks and explore design optimizations before committing to silicon. Reconfigurable Architecture for Neuromorphic Computing (RANC) is one such tool that offers ability to execute pre-trained Spiking Neural Network (SNN) models within a unified ecosystem through both software-based simulation and FPGA-based emulation. RANC has been utilized by the community with its flexible and highly parameterized design to study implementation bottlenecks, tune architectural parameters or modify neuron behavior based on application insights and study the trade space on hardware performance and network accuracy. In designing architectures for use in neuromorphic computing, there are an incredibly large number of configuration parameters such as number and precision of weights per neuron, neuron and axon counts per core, network topology, and neuron behavior. To accelerate such studies and provide users with a streamlined productive design space exploration, in this paper we introduce the GPU-based implementation of RANC. We summarize our parallelization approach and quantify the speedup gains achieved with GPU-based tick-accurate simulations across various use cases. We demonstrate up to 780 times speedup compared to serial version of the RANC simulator based on a 512 neuromorphic core MNIST inference application. We believe that the RANC ecosystem now provides a much more feasible avenue in the research of exploring different optimizations for accelerating SNNs and performing richer studies by enabling rapid convergence to optimized neuromorphic architectures.
• Abstract（参考訳）: オープンソースシミュレーションツールは、ニューロモルフィックなアプリケーションエンジニアやハードウェアアーキテクトにとって、パフォーマンスボトルネックを調査し、シリコンにコミットする前に設計最適化を検討する上で重要な役割を果たす。 Reconfigurable Architecture for Neuromorphic Computing (RANC)は、ソフトウェアベースのシミュレーションとFPGAベースのエミュレーションの両方を通じて、統合されたエコシステム内で事前訓練されたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)モデルを実行する機能を提供するツールである。 RANCは、実装ボトルネックを調査し、アーキテクチャパラメータをチューニングしたり、アプリケーションの洞察に基づいてニューロンの振る舞いを変更し、ハードウェアの性能とネットワークの正確性に関する貿易空間を研究するために、柔軟でパラメータ化された設計でコミュニティによって利用されてきた。 ニューロモルフィックコンピューティングで使用するアーキテクチャの設計には、ニューロン当たりの重みの数と精度、コア当たりのニューロンと軸索の数、ネットワークトポロジ、ニューロンの振る舞いなど、信じられないほど多くの構成パラメータがある。 このような研究を加速し、ユーザに生産的な空間探索の合理化を提供するため、本稿では、RANCのGPUベースの実装を紹介する。 我々は並列化のアプローチを要約し、GPUベースの様々なユースケースにおけるTick-accurateシミュレーションで達成したスピードアップのゲインを定量化する。 512個のニューロモルフィックコアMNIST推論アプリケーションに基づくRANCシミュレータのシリアルバージョンと比較して,最大780倍の高速化を示した。 RANCエコシステムは、SNNを加速させ、最適化されたニューロモルフィックアーキテクチャに迅速に収束させることにより、よりリッチな研究を行うための様々な最適化を探索する研究において、より実現可能な手段を提供すると考えている。

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