論文の概要: Reconsidering the energy efficiency of spiking neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08290v2
• Date: Thu, 03 Jul 2025 10:37:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:12.774024
• Title: Reconsidering the energy efficiency of spiking neural networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークのエネルギー効率再考
• Authors: Zhanglu Yan, Zhenyu Bai, Weng-Fai Wong,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来の量子ニューラルネットワーク(QNN)よりも高いエネルギー効率を約束する 本稿では,SNNの真のエネルギー利益の厳密な再評価について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.37952937111446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) promise higher energy efficiency over conventional Quantized Artificial Neural Networks (QNNs) due to their event-driven, spike-based computation. However, prevailing energy evaluations often oversimplify, focusing on computational aspects while neglecting critical overheads like comprehensive data movement and memory access. Such simplifications can lead to misleading conclusions regarding the true energy benefits of SNNs. This paper presents a rigorous re-evaluation. We establish a fair baseline by mapping rate-encoded SNNs with $T$ timesteps to functionally equivalent QNNs with $\lceil \log_2(T+1) \rceil$ bits. This ensures both models have comparable representational capacities, as well has similar hardware requirement, enabling meaningful energy comparisons. We introduce a detailed analytical energy model encompassing core computation and data movement (sparse and dense activations, weights). Using this model, we systematically explore a wide parameter space, including intrinsic network characteristics ($T$, spike rate $s_r$, QNN sparsity $\gamma$, model size $N$, weight bit-level) and hardware characteristics (memory system and network-on-chip). Our analysis identifies specific operational regimes where SNNs genuinely offer superior energy efficiency. For example, under typical neuromorphic hardware conditions, SNNs with moderate time windows ($T \in [5,10]$) require an average spike rate ($s_r$) below 6.4% to outperform equivalent QNNs. These insights guide the design of genuinely energy-efficient neural network solutions.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動のスパイクベースの計算のため、従来の量子ニューラルネットワーク(QNN)よりも高いエネルギー効率を約束する。 しかしながら、一般的なエネルギー評価は、包括的なデータ移動やメモリアクセスといった重要なオーバーヘッドを無視しながら、計算的な側面に重点を置いて、過度に単純化することが多い。 このような単純化はSNNの真のエネルギー利益に関する誤解を招く可能性がある。 本稿では厳密な再評価を行う。 我々は、レートエンコードされたSNNを$T$タイムステップで、$\lceil \log_2(T+1) \rceil$ bitsで機能的に等価なQNNにマッピングすることで、公正なベースラインを確立する。 これにより、両方のモデルが同等の表現能力を持ち、同様のハードウェア要件を持ち、有意義なエネルギー比較を可能にする。 本稿では,コア計算とデータ移動(疎密かつ高密度な活性化,重み)を含む詳細な解析エネルギーモデルを提案する。 このモデルを用いて,本モデルのネットワーク特性(T$,スパイクレート$s_r$,QNNスパシティ$\gamma$,モデルサイズ$N$,ウェイトビットレベル)やハードウェア特性(メモリシステムとネットワークオンチップ)を含む,幅広いパラメータ空間を体系的に探索する。 本分析では,SNNが真に優れたエネルギー効率を提供する特定の運用体制を特定する。 例えば、典型的なニューロモルフィックなハードウェア条件下では、適度な時間窓(T \in [5,10]$)を持つSNNは、6.4%以下の平均スパイクレート(s_r$)を必要とし、同等のQNNを上回っている。 これらの洞察は、真にエネルギー効率の良いニューラルネットワークソリューションの設計を導く。

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