論文の概要: A Realistic Simulation Framework for Analog/Digital Neuromorphic Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14918v1
- Date: Mon, 23 Sep 2024 11:16:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 15:26:12.905272
- Title: A Realistic Simulation Framework for Analog/Digital Neuromorphic Architectures
- Title（参考訳）: アナログ/デジタルニューロモルフィックアーキテクチャのための現実的シミュレーションフレームワーク
- Authors: Fernando M. Quintana, Maryada, Pedro L. Galindo, Elisa Donati, Giacomo Indiveri, Fernando Perez-Peña,
- Abstract要約: ARCANAは、混合信号ニューロモルフィック回路の特性を考慮に入れたスパイクニューラルネットワークシミュレータである。
その結果,ソフトウェアでトレーニングしたスパイクニューラルネットワークの挙動を,信頼性の高い推定結果として提示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.65190161312555
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Developing dedicated neuromorphic computing platforms optimized for embedded or edge-computing applications requires time-consuming design, fabrication, and deployment of full-custom neuromorphic processors.bTo ensure that initial prototyping efforts, exploring the properties of different network architectures and parameter settings, lead to realistic results it is important to use simulation frameworks that match as best as possible the properties of the final hardware. This is particularly challenging for neuromorphic hardware platforms made using mixed-signal analog/digital circuits, due to the variability and noise sensitivity of their components. In this paper, we address this challenge by developing a software spiking neural network simulator explicitly designed to account for the properties of mixed-signal neuromorphic circuits, including device mismatch variability. The simulator, called ARCANA (A Realistic Simulation Framework for Analog/Digital Neuromorphic Architectures), is designed to reproduce the dynamics of mixed-signal synapse and neuron electronic circuits with autogradient differentiation for parameter optimization and GPU acceleration. We demonstrate the effectiveness of this approach by matching software simulation results with measurements made from an existing neuromorphic processor. We show how the results obtained provide a reliable estimate of the behavior of the spiking neural network trained in software, once deployed in hardware. This framework enables the development and innovation of new learning rules and processing architectures in neuromorphic embedded systems.
- Abstract（参考訳）: 組み込みまたはエッジコンピューティング用途に最適化された専用ニューロモルフィックコンピューティングプラットフォームを開発するには、設計、製造、デプロイに要する時間を要する。b 異なるネットワークアーキテクチャとパラメータ設定の特性を探索し、初期のプロトタイピングを確実にするためには、最終的なハードウェアの特性と可能な限り一致するシミュレーションフレームワークを使用することが重要である。
これは、複合信号アナログ/デジタル回路を用いたニューロモルフィックハードウェアプラットフォームでは特に困難である。
本稿では、デバイスミスマッチ変動を含む混合信号ニューロモルフィック回路の特性を明示的に考慮した、ソフトウェアスパイクニューラルネットワークシミュレータの開発により、この問題に対処する。
ARCANA(A Realistic Simulation Framework for Analog/Digital Neuromorphic Architectures)と呼ばれるシミュレータは、パラメータ最適化とGPUアクセラレーションのための自動微分による混合信号シナプスとニューロン電子回路のダイナミクスを再現するように設計されている。
ソフトウェアシミュレーションの結果と既存のニューロモーフィックプロセッサの計測値とをマッチングすることにより,本手法の有効性を実証する。
得られた結果が,ソフトウェアでトレーニングされたスパイクニューラルネットワークの動作を,かつてハードウェアにデプロイされた場合の信頼性の高い推定方法を示す。
このフレームワークは、ニューロモルフィック組み込みシステムにおける新しい学習ルールと処理アーキテクチャの開発と革新を可能にする。
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