論文の概要: Event-Based Simulation of Stochastic Memristive Devices for Neuromorphic Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04718v2
• Date: Tue, 23 Jul 2024 13:47:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 22:04:29.214418
• Title: Event-Based Simulation of Stochastic Memristive Devices for Neuromorphic Computing
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックコンピューティングのための確率的機械装置のイベントベースシミュレーション
• Authors: Waleed El-Geresy, Christos Papavassiliou, Deniz Gündüz,
• Abstract要約: イベントベースシステムのシミュレーションに適したメムリスタの一般モデルを構築した。 既存のmemristorの汎用モデルをイベント駆動設定に拡張する。 本稿では,イベントベースモデルのパラメータをドリフトモデルに適合させる手法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.66366715982197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we build a general model of memristors suitable for the simulation of event-based systems, such as hardware spiking neural networks, and more generally, neuromorphic computing systems. We extend an existing general model of memristors - the Generalised Metastable Switch Model - to an event-driven setting, eliminating errors associated discrete time approximation, as well as offering potential improvements in terms of computational efficiency for simulation. We introduce the notion of a volatility state variable, to allow for the modelling of memory-dependent and dynamic switching behaviour, succinctly capturing and unifying a variety of volatile phenomena present in memristive devices, including state relaxation, structural disruption, Joule heating, and drift acceleration phenomena. We supply a drift dataset for titanium dioxide memristors and introduce a linear conductance model to simulate the drift characteristics, motivated by a proposed physical model of filament growth. We then demonstrate an approach for fitting the parameters of the event-based model to the drift model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハードウェアスパイクニューラルネットワークなどのイベントベースシステムのシミュレーションに適したメムリスタの汎用モデルを構築し,より一般的にはニューロモルフィックコンピューティングシステムを構築する。 我々は、既存の一般化メタスタブルスイッチモデル(Generalized Metastable Switch Model)をイベント駆動設定に拡張し、離散時間近似に伴う誤差を排除し、シミュレーションの計算効率の面で潜在的な改善を提供する。 本研究では,メモリ依存および動的スイッチング動作をモデル化し,状態緩和,構造破壊,ジュール加熱,ドリフト加速度現象など,記憶装置に存在する様々な揮発現象を簡潔に捉え,一元化するために,ボラティリティ状態変数の概念を導入する。 我々は二酸化チタンメムリスタのドリフトデータセットを提供し、フィラメント成長の物理モデルによって動機付けられたドリフト特性をシミュレートする線形コンダクタンスモデルを導入する。 次に、イベントベースモデルのパラメータをドリフトモデルに適合させる方法を示す。

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