論文の概要: Sparsity-Aware Hardware-Software Co-Design of Spiking Neural Networks: An Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14437v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 17:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 13:12:07.835916
• Title: Sparsity-Aware Hardware-Software Co-Design of Spiking Neural Networks: An Overview
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークのスポーサリティ対応ハードウェアソフト共同設計の概要
• Authors: Ilkin Aliyev, Kama Svoboda, Tosiron Adegbija, Jean-Marc Fellous,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的ニューラルネットワークのスパースでイベント駆動的な性質にインスパイアされ、超低消費電力人工知能の可能性を秘めている。 スパースSNNのハードウェア・ソフトウェア共同設計について検討し,スパース表現,ハードウェアアーキテクチャ,トレーニング技術がハードウェア効率に与える影響について検討する。 本研究の目的は,スパースSNNの計算的優位性をフル活用した,組込みニューロモルフィックシステムへの道筋を解明することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) are inspired by the sparse and event-driven nature of biological neural processing, and offer the potential for ultra-low-power artificial intelligence. However, realizing their efficiency benefits requires specialized hardware and a co-design approach that effectively leverages sparsity. We explore the hardware-software co-design of sparse SNNs, examining how sparsity representation, hardware architectures, and training techniques influence hardware efficiency. We analyze the impact of static and dynamic sparsity, discuss the implications of different neuron models and encoding schemes, and investigate the need for adaptability in hardware designs. Our work aims to illuminate the path towards embedded neuromorphic systems that fully exploit the computational advantages of sparse SNNs.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的ニューラルネットワークのスパースでイベント駆動的な性質にインスパイアされ、超低消費電力人工知能の可能性を秘めている。 しかし、その効率性を実現するには特別なハードウェアと、空間性を効果的に活用する共同設計アプローチが必要である。 スパースSNNのハードウェア・ソフトウェア共同設計について検討し,スパース表現,ハードウェアアーキテクチャ,トレーニング技術がハードウェア効率に与える影響について検討する。 静的および動的疎結合の影響を解析し、異なるニューロンモデルと符号化スキームの影響を考察し、ハードウェア設計における適応性の必要性について検討する。 本研究の目的は,スパースSNNの計算的優位性をフル活用した,組込みニューロモルフィックシステムへの道筋を解明することである。

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