論文の概要: Neuromorphic Wireless Split Computing with Multi-Level Spikes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04728v2
- Date: Mon, 03 Feb 2025 15:51:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-04 16:07:49.267516
- 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は、スパイキング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する。
スパイクニューロン間で交換される各スパイクに小さなペイロードを埋め込むことで、エネルギー消費を増大させることなく推論精度を高めることができる。
分割コンピューティング — SNNを2つのデバイスに分割する — は、有望なソリューションだ。
本稿では,マルチレベルSNNを用いたニューロモルフィック無線分割コンピューティングアーキテクチャの総合的研究について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.73249913506042
- License:
- Abstract: Inspired by biological processes, neuromorphic computing leverages spiking neural networks (SNNs) to perform inference tasks, offering significant efficiency gains for workloads involving sequential data. Recent advances in hardware and software have shown that embedding a small payload within each spike exchanged between spiking neurons can enhance inference accuracy without increasing energy consumption. To scale neuromorphic computing to larger workloads, split computing - where an SNN is partitioned across two devices - is a promising solution. In such architectures, the device hosting the initial layers must transmit information about the spikes generated by its output neurons to the second device. This establishes a trade-off between the benefits of multi-level spikes, which carry additional payload information, and the communication resources required for transmitting extra bits between devices. This paper presents the first comprehensive study of a neuromorphic wireless split computing architecture that employs multi-level SNNs. We propose digital and analog modulation schemes for an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) radio interface to enable efficient communication. Simulation and experimental results using software-defined radios reveal performance improvements achieved by multi-level SNN models and provide insights into the optimal payload size as a function of the connection quality between the 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)を活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。
近年のハードウェアとソフトウェアの進歩により、スパイクニューロン間で交換される各スパイクに小さなペイロードを埋め込むことで、エネルギー消費を増大させることなく推論精度を向上させることが示されている。
ニューロモルフィックコンピューティングをより大きなワークロードにスケールするために、分割コンピューティング — SNNが2つのデバイスに分割される — は、有望なソリューションである。
このようなアーキテクチャでは、初期層をホストするデバイスは、その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第2のデバイスに送信しなければならない。
これにより、追加のペイロード情報を運ぶマルチレベルスパイクの利点と、デバイス間で余分なビットを送信するのに必要な通信リソースのトレードオフが確立される。
本稿では,マルチレベルSNNを用いたニューロモルフィック無線分割コンピューティングアーキテクチャの総合的研究について述べる。
直交周波数分割多重化(OFDM)無線インタフェースのためのディジタルおよびアナログ変調方式を提案し,効率的な通信を実現する。
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,マルチレベルSNNモデルにより達成された性能向上が明らかになり,送信機と受信機間の接続品質の関数として最適なペイロードサイズに関する洞察が得られた。
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