論文の概要: EON-1: A Brain-Inspired Processor for Near-Sensor Extreme Edge Online Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17285v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 05:23:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 15:31:28.583943
• Title: EON-1: A Brain-Inspired Processor for Near-Sensor Extreme Edge Online Feature Extraction
• Title（参考訳）: EON-1: 近感極端エッジオンライン特徴抽出のためのブレインインスパイアされたプロセッサ
• Authors: Alexandra Dobrita, Amirreza Yousefzadeh, Simon Thorpe, Kanishkan Vadivel, Paul Detterer, Guangzhi Tang, Gert-Jan van Schaik, Mario Konijnenburg, Anteneh Gebregiorgis, Said Hamdioui, Manolis Sifalakis,
• Abstract要約: EON-1は脳にインスパイアされた、極端端端のオンライン特徴抽出のためのプロセッサである。 学習に要するエネルギーオーバーヘッドは1%に過ぎず,他のSoTAソリューションと比較した場合のオーバーヘッドは極端に低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.343120409334475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For Edge AI applications, deploying online learning and adaptation on resource-constrained embedded devices can deal with fast sensor-generated streams of data in changing environments. However, since maintaining low-latency and power-efficient inference is paramount at the Edge, online learning and adaptation on the device should impose minimal additional overhead for inference. With this goal in mind, we explore energy-efficient learning and adaptation on-device for streaming-data Edge AI applications using Spiking Neural Networks (SNNs), which follow the principles of brain-inspired computing, such as high-parallelism, neuron co-located memory and compute, and event-driven processing. We propose EON-1, a brain-inspired processor for near-sensor extreme edge online feature extraction, that integrates a fast online learning and adaptation algorithm. We report results of only 1% energy overhead for learning, by far the lowest overhead when compared to other SoTA solutions, while attaining comparable inference accuracy. Furthermore, we demonstrate that EON-1 is up for the challenge of low-latency processing of HD and UHD streaming video in real-time, with learning enabled.
• Abstract（参考訳）: Edge AIアプリケーションでは、オンライン学習とリソース制約のある組み込みデバイスへの適応をデプロイすることで、変化する環境における高速なセンサ生成データストリームを処理することができる。 しかし、Edgeでは低レイテンシと電力効率の推論が最重要であるため、オンライン学習とデバイスへの適応は推論に最小限のオーバーヘッドを課す必要がある。 この目標を念頭に置いて、高並列性、ニューロン共配置メモリと計算、イベント駆動処理といった、脳にインスパイアされたコンピューティングの原則に従う、SNN(Spike Neural Networks)を使用したストリーミングデータエッジAIアプリケーションのための、エネルギー効率のよい学習と、デバイス上での適応について検討する。 本稿では,高速なオンライン学習と適応アルゴリズムを統合した,近感的極端オンライン特徴抽出のための脳に触発されたプロセッサであるEON-1を提案する。 学習のエネルギーオーバーヘッドは1%に過ぎず、他のSoTAソリューションに比べてはるかに低いが、推論精度は同等である。 さらに,EON-1 は,HD および UHD ストリーミングビデオの低レイテンシ処理をリアルタイムに実現し,学習を可能にしていることを示す。

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