論文の概要: Energy-Aware FPGA Implementation of Spiking Neural Network with LIF Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01628v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 16:42:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:50:37.783524
• Title: Energy-Aware FPGA Implementation of Spiking Neural Network with LIF Neurons
• Title（参考訳）: LIFニューロンを用いたスパイキングニューラルネットワークのエネルギーを考慮したFPGA実装
• Authors: Asmer Hamid Ali, Mozhgan Navardi, Tinoosh Mohsenin,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、TinyMLの最先端ソリューションとして際立っている。 本稿では,第1次Leaky Integrate-and-Fire(LIF)ニューロンモデルに基づく新しいSNNアーキテクチャを提案する。 ハードウェアフレンドリーなLIF設計も提案され、Xilinx Artix-7 FPGA上で実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5243460995467893
• License:
• Abstract: Tiny Machine Learning (TinyML) has become a growing field in on-device processing for Internet of Things (IoT) applications, capitalizing on AI algorithms that are optimized for their low complexity and energy efficiency. These algorithms are designed to minimize power and memory footprints, making them ideal for the constraints of IoT devices. Within this domain, Spiking Neural Networks (SNNs) stand out as a cutting-edge solution for TinyML, owning to their event-driven processing paradigm which offers an efficient method of handling dataflow. This paper presents a novel SNN architecture based on the 1st Order Leaky Integrate-and-Fire (LIF) neuron model to efficiently deploy vision-based ML algorithms on TinyML systems. A hardware-friendly LIF design is also proposed, and implemented on a Xilinx Artix-7 FPGA. To evaluate the proposed model, a collision avoidance dataset is considered as a case study. The proposed SNN model is compared to the state-of-the-art works and Binarized Convolutional Neural Network (BCNN) as a baseline. The results show the proposed approach is 86% more energy efficient than the baseline.
• Abstract（参考訳）: Tiny Machine Learning(TinyML)は、IoT(Internet of Things)アプリケーションのオンデバイス処理において、その複雑さとエネルギ効率に最適化されたAIアルゴリズムを活用して、成長する分野となっている。 これらのアルゴリズムは、電力とメモリフットプリントを最小限にするために設計されており、IoTデバイスの制約に最適である。 このドメイン内では、データフローを処理する効率的な方法を提供するイベント駆動処理パラダイムを所有する、TinyMLの最先端ソリューションとして、Spike Neural Networks(SNN)が際立っている。 本稿では,第1次Leaky Integrate-and-Fire(LIF)ニューロンモデルに基づく新しいSNNアーキテクチャを提案する。 ハードウェアフレンドリーなLIF設計も提案され、Xilinx Artix-7 FPGA上で実装されている。 提案モデルを評価するために,衝突回避データセットをケーススタディとして検討した。 提案したSNNモデルは、最先端の作業とBCNN(Binarized Convolutional Neural Network)をベースラインとして比較する。 その結果,提案手法はベースラインよりもエネルギー効率が86%高いことがわかった。

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