論文の概要: Evolutionary Mapping of Neural Networks to Spatial Accelerators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04717v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 16:28:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.620134
• Title: Evolutionary Mapping of Neural Networks to Spatial Accelerators
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの空間加速器への進化的マッピング
• Authors: Alessandro Pierro, Jonathan Timcheck, Jason Yik, Marius Lindauer, Eyke Hüllermeier, Marcel Wever,
• Abstract要約: ニューロモルフィック加速器のための最初の進化的ハードウェア・イン・ザ・ループマッピングフレームワークを紹介する。 我々は,2次元メッシュに152コアを配置した空間加速器であるIntel Loihi 2のアプローチを評価した。 提案手法は,2つのスパース多層パーセプトロンネットワーク上でのデフォルトコアと比較して,最大35%のレイテンシ削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.13809409887254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatial accelerators, composed of arrays of compute-memory integrated units, offer an attractive platform for deploying inference workloads with low latency and low energy consumption. However, fully exploiting their architectural advantages typically requires careful, expert-driven mapping of computational graphs to distributed processing elements. In this work, we automate this process by framing the mapping challenge as a black-box optimization problem. We introduce the first evolutionary, hardware-in-the-loop mapping framework for neuromorphic accelerators, enabling users without deep hardware knowledge to deploy workloads more efficiently. We evaluate our approach on Intel Loihi 2, a representative spatial accelerator featuring 152 cores per chip in a 2D mesh. Our method achieves up to 35% reduction in total latency compared to default heuristics on two sparse multi-layer perceptron networks. Furthermore, we demonstrate the scalability of our approach to multi-chip systems and observe an up to 40% improvement in energy efficiency, without explicitly optimizing for it.
• Abstract（参考訳）: 計算メモリ統合ユニットの配列で構成される空間加速器は、低レイテンシと低エネルギー消費で推論ワークロードをデプロイするための魅力的なプラットフォームを提供する。 しかしながら、アーキテクチャ上のアドバンテージを完全に活用するには、一般的に、計算グラフを分散処理要素に慎重に、専門家主導でマッピングする必要がある。 本研究では,この過程をブラックボックス最適化問題として表現することで自動化する。 ニューロモルフィックアクセラレーターのための最初の進化的ハードウェア・イン・ザ・ループマッピングフレームワークを導入し、ハードウェアの知識のないユーザがワークロードをより効率的にデプロイできるようにする。 2Dメッシュで1チップあたり152コアの空間加速器であるIntel Loihi 2のアプローチを評価した。 本手法は,2つのスパース多層パーセプトロンネットワークにおける既定ヒューリスティックよりも最大で35%の遅延低減を実現する。 さらに,マルチチップシステムへのアプローチのスケーラビリティを実証し,エネルギー効率の最大40%向上を明示的に最適化することなく観察する。

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