論文の概要: Bridging Quantized Artificial Neural Networks and Neuromorphic Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12221v1
• Date: Sun, 18 May 2025 03:45:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.102538
• Title: Bridging Quantized Artificial Neural Networks and Neuromorphic Hardware
• Title（参考訳）: ブリッジング量子化ニューラルネットワークとニューロモルフィックハードウェア
• Authors: Zhenhui Chen, Haoran Xu, De Ma,
• Abstract要約: ニューロモルフィックハードウェアの主な目的の1つは、分散コンピューティングとイベント駆動回路設計を活用することである。 ニューロモルフィックハードウェアのスパイクモデルを構築するために、従来のアプローチはスパイクニューラルネットワーク(SNN)を構築することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.638137829608219
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuromorphic hardware has been proposed and also been produced for decades. One of the main goals of this hardware is to leverage distributed computing and event-driven circuit design and achieve power-efficient AI system. The name ``neuromorphic'' is derived from its spiking and local computational nature, which mimics the fundamental activity of an animal's nervous system. Neurons as well as distributed computing cores of neuromorphic hardware use single bit data, called a spike, for inter-communication. To construct a spiking model for neuromorphic hardware, the conventional approach is to build spiking neural networks (SNNs). SNN replaces the nonlinearity part of artificial neural networks (ANNs) in the realm of deep learning with spiking neurons, where the spiking neuron mimic the basic behavior of bio-neurons. However, there is still a performance gap between SNN and ANN counterpart. In this paper, we explore a new path from ANN to neuromorphic hardware. The SDANN framework is proposed to directly implement quantized ANN on hardware, eliminating the need for tuning the trainable parameters or any performance degradation. With the power of quantized ANN, our SDANN provides a lower bound of the functionality of neuromorphic hardware. Meanwhile, we have also proposed scaling methods in case of the limited bit-width support in hardware. Spike sparsity methods are also provided for further energy optimization. Experiments on various tasks demonstrate the usefulness of our SDANN framework. Beyond toy examples and software implementation, we successfully deploy the spiking models of SDANN on real neuromorphic hardware, demonstrating the feasibility of the SDANN framework.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックハードウェアが提案され、何十年も製造されてきた。 このハードウェアの主な目的の1つは、分散コンピューティングとイベント駆動回路設計を活用し、電力効率の高いAIシステムを実現することである。 ニューロモーフィック」という名前は、そのスパイクと局所的な計算の性質からきており、動物の神経系の基本的な活動を模倣している。 ニューロンと、ニューロモルフィックハードウェアの分散コンピューティングコアは、通信間通信のためにスパイクと呼ばれる単一のビットデータを使用する。 ニューロモルフィックハードウェアのスパイクモデルを構築するために、従来のアプローチはスパイクニューラルネットワーク(SNN)を構築することである。 SNNは、深層学習の領域における人工知能ニューラルネットワーク(ANN)の非線形性部分をスパイキングニューロンに置き換え、スパイキングニューロンは生体ニューロンの基本的振る舞いを模倣する。 しかし、SNNとANNの間にはまだパフォーマンスのギャップがある。 本稿では,ANNからニューロモーフィックハードウェアへの新たな道を探る。 SDANNフレームワークはハードウェア上で量子化ANNを直接実装し、トレーニング可能なパラメータやパフォーマンス劣化をチューニングする必要がなくなる。 量子化ANNのパワーにより、SDANNはニューロモルフィックハードウェアの機能の低い境界を提供する。 一方,ハードウェアのビット幅に制限がある場合のスケーリング手法も提案している。 スパイク空間法は、さらなるエネルギー最適化にも用いられる。 各種タスクの実験により,SDANNフレームワークの有用性が示された。 おもちゃの例やソフトウェアの実装以外にも、SDANNのスパイクモデルを実際のニューロモルフィックハードウェアに展開し、SDANNフレームワークの実現可能性を示す。

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