論文の概要: Neuromorphic Wireless Split Computing with Multi-Level Spikes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04728v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 14:08:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:40:14.210438
• Title: Neuromorphic Wireless Split Computing with Multi-Level Spikes
• Title（参考訳）: マルチレベルスパイクスを用いたニューロモルフィックワイヤレススプリットコンピューティング
• Authors: Dengyu Wu, Jiechen Chen, Bipin Rajendran, H. Vincent Poor, Osvaldo Simeone,
• Abstract要約: ニューロモルフィックコンピューティングでは、スパイクニューラルネットワーク(SNN)が推論タスクを実行し、シーケンシャルデータを含むワークロードの大幅な効率向上を提供する。 ハードウェアとソフトウェアの最近の進歩は、スパイクニューロン間で交換された各スパイクに数ビットのペイロードを埋め込むことにより、推論精度をさらに高めることを示した。 本稿では,マルチレベルSNNを用いた無線ニューロモルフィック分割計算アーキテクチャについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.73249913506042
• License:
• Abstract: Inspired by biological processes, neuromorphic computing utilizes spiking neural networks (SNNs) to perform inference tasks, offering significant efficiency gains for workloads involving sequential data. Recent advances in hardware and software have demonstrated that embedding a few bits of payload in each spike exchanged between the spiking neurons can further enhance inference accuracy. In a split computing architecture, where the SNN is divided across two separate devices, the device storing the first layers must share information about the spikes generated by the local output neurons with the other device. Consequently, the advantages of multi-level spikes must be balanced against the challenges of transmitting additional bits between the two devices. This paper addresses these challenges by investigating a wireless neuromorphic split computing architecture employing multi-level SNNs. For this system, we present the design of digital and analog modulation schemes optimized for an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) radio interface. Simulation and experimental results using software-defined radios provide insights into the performance gains of multi-level SNN models and the optimal payload size as a function of the quality of the connection between a transmitter and receiver.
• Abstract（参考訳）: 生物学的プロセスにインスパイアされたニューロモルフィックコンピューティングは、スパイクニューラルネットワーク(SNN)を使用して推論タスクを実行し、シーケンシャルデータを含むワークロードの大幅な効率向上を提供する。 ハードウェアとソフトウェアの最近の進歩は、スパイクニューロン間で交換された各スパイクに数ビットのペイロードを埋め込むことにより、推論精度をさらに高めることを示した。 SNNを2つの別々のデバイスに分割する分割コンピューティングアーキテクチャでは、第1のレイヤを格納するデバイスは、局所的な出力ニューロンによって生成されたスパイクに関する情報を他のデバイスと共有しなければならない。 したがって、マルチレベルスパイクの利点は、2つのデバイス間で追加のビットを送信するという課題に対してバランスを取らなければならない。 本稿では,マルチレベルSNNを用いた無線ニューロモルフィック分割コンピューティングアーキテクチャを検証し,これらの課題に対処する。 本稿では、直交周波数分割多重化(OFDM)無線インタフェースに最適化されたディジタルおよびアナログ変調方式の設計について述べる。 ソフトウェア定義無線を用いたシミュレーションと実験により,送信機と受信機間の接続品質の関数として,マルチレベルSNNモデルの性能向上と最適ペイロードサイズに関する知見が得られる。

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