論文の概要: Micro-power spoken keyword spotting on Xylo Audio 2
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15112v1
- Date: Fri, 21 Jun 2024 12:59:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 13:32:37.645748
- Title: Micro-power spoken keyword spotting on Xylo Audio 2
- Title（参考訳）: Xylo Audio 2におけるマイクロパワー音声キーワードスポッティング
- Authors: Hannah Bos, Dylan R. Muir,
- Abstract要約: 本稿では,Xylo Audio 2 (SYNS61210) のニューロモーフィックプロセッサ上での音声キーワードスポッティングベンチマーク "Aloha" の実装について述べる。
95%) の高展開量化タスクの精度が, ベンチマークタスクの精度を上回った。
我々は、クラス最高の動的推論パワー(291mu$W)とクラス最高の推論効率(6.6mu$J / Inf)を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: For many years, designs for "Neuromorphic" or brain-like processors have been motivated by achieving extreme energy efficiency, compared with von-Neumann and tensor processor devices. As part of their design language, Neuromorphic processors take advantage of weight, parameter, state and activity sparsity. In the extreme case, neural networks based on these principles mimic the sparse activity oof biological nervous systems, in ``Spiking Neural Networks'' (SNNs). Few benchmarks are available for Neuromorphic processors, that have been implemented for a range of Neuromorphic and non-Neuromorphic platforms, which can therefore demonstrate the energy benefits of Neuromorphic processor designs. Here we describes the implementation of a spoken audio keyword-spotting (KWS) benchmark "Aloha" on the Xylo Audio 2 (SYNS61210) Neuromorphic processor device. We obtained high deployed quantized task accuracy, (95%), exceeding the benchmark task accuracy. We measured real continuous power of the deployed application on Xylo. We obtained best-in-class dynamic inference power ($291\mu$W) and best-in-class inference efficiency ($6.6\mu$J / Inf). Xylo sets a new minimum power for the Aloha KWS benchmark, and highlights the extreme energy efficiency achievable with Neuromorphic processor designs. Our results show that Neuromorphic designs are well-suited for real-time near- and in-sensor processing on edge devices.
- Abstract（参考訳）: 長年にわたり、"Neuromorphic" や "Neuromorphic" などのプロセッサの設計は、von-Neumann や Tenor プロセッサと比較して、極端エネルギー効率を達成することによって動機づけられてきた。
設計言語の一部として、ニューロモルフィックプロセッサは重量、パラメータ、状態、活動空間を生かしている。
極端な場合、これらの原理に基づくニューラルネットワークは、 '`Spiking Neural Networks'' (SNNs) において、生物学的神経系の疎活動を模倣する。
ニューロモルフィックプロセッサは、ニューロモルフィックおよび非ニューロモルフィックプラットフォーム向けに実装されているため、ニューロモルフィックプロセッサの設計のエネルギー的利点を示すことができる。
本稿では,Xylo Audio 2 (SYNS61210) のニューロモーフィックプロセッサデバイス上での音声キーワードスポッティング(KWS)ベンチマーク "Aloha" の実装について述べる。
95%) の高展開量化タスクの精度が, ベンチマークタスクの精度を上回った。
我々は、Xylo上にデプロイされたアプリケーションの実際の連続的なパワーを測定した。
最良クラスの動的推論パワー (291\mu$W) と最良クラスの推論効率 (6.6\mu$J / Inf) を得た。
XyloはAloha KWSベンチマークに新たな最小電力を設定し、ニューロモルフィックプロセッサの設計で達成可能な極端エネルギー効率を強調している。
以上の結果から,ニューロモルフィック設計はエッジデバイス上でのリアルタイム近距離およびセンサ内処理に適していることがわかった。
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