imec, TU Delft और यूनिवर्सिटी ऑफ ट्वेंटी द्वारा "डिजिटल न्यूरोमॉर्फिक आर्किटेक्चर पर इवेंट-आधारित तंत्रिका नेटवर्क का अनुकूलन: एक व्यापक डिजाइन अंतरिक्ष अन्वेषण" शीर्षक से एक नया तकनीकी पेपर प्रकाशित किया गया था।
सार
“न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर नवीन मस्तिष्क-प्रेरित डिजाइन पद्धतियों को अपनाकर कम-विलंबता और ऊर्जा-कुशल प्रसंस्करण का वादा करते हैं। फिर भी, वर्तमान न्यूरोमॉर्फिक समाधान अभी भी व्यावहारिक अनुप्रयोगों में पारंपरिक गहन शिक्षण त्वरक के प्रदर्शन और क्षेत्र दक्षता को टक्कर देने के लिए संघर्ष करते हैं। इवेंट-संचालित डेटा-फ्लो प्रोसेसिंग और नियर/इन-मेमोरी कंप्यूटिंग न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर के दो प्रमुख डिज़ाइन रुझान हैं। हालाँकि, इवेंट-संचालित प्रोसेसिंग के ओवरहेड को कम करने और नियर/इन-मेमोरी कंप्यूटिंग की मैपिंग दक्षता को बढ़ाने में चुनौतियाँ बनी हुई हैं, जो सीधे प्रदर्शन और क्षेत्र दक्षता को प्रभावित करती हैं। इस कार्य में, हम इन चुनौतियों पर चर्चा करते हैं और SENECA, एक स्केलेबल और लचीली न्यूरोमॉर्फिक वास्तुकला पर घटना-आधारित तंत्रिका नेटवर्क अनुमान को अनुकूलित करने की अपनी खोज प्रस्तुत करते हैं। इवेंट-संचालित प्रसंस्करण के ओवरहेड को संबोधित करने के लिए, हम व्यापक डिज़ाइन स्पेस अन्वेषण करते हैं और कुल ऊर्जा और विलंबता को कम करने के लिए स्पाइक-ग्रुपिंग का प्रस्ताव करते हैं। इसके अलावा, हम न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर पर कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) में क्षेत्र दक्षता और विलंबता बढ़ाने के लिए इवेंट-संचालित डेप्थ-फर्स्ट कन्वोल्यूशन की शुरुआत करते हैं। हमने अपने अनुकूलित समाधान को कीवर्ड स्पॉटिंग, सेंसर फ़्यूज़न, अंक पहचान और उच्च रिज़ॉल्यूशन ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कार्यों पर बेंचमार्क किया। अन्य अत्याधुनिक बड़े पैमाने के न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर की तुलना में, हमारे प्रस्तावित अनुकूलन के परिणामस्वरूप ऊर्जा दक्षता में 6× से 300× सुधार, विलंबता में 3× से 15× सुधार और 3× से 100× सुधार होता है। क्षेत्र दक्षता में. इवेंट-आधारित तंत्रिका नेटवर्क के लिए हमारे अनुकूलन को संभावित रूप से इवेंट-आधारित न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है।
तकनीकी खोजें कागज यहाँ. मार्च 2024 को प्रकाशित।
जू, यिंगफू, गर्ट-जान वान शाइक, एलेक्जेंड्रा डोब्रिटा, रॉय मीजेर, सीना अर्जमंद, कनिष्कण वडिवेल, मानोलिस सिफालाकिस, गुआंगज़ी तांग, और अमीररेज़ा युसुफ़ज़ादेह। "डिजिटल न्यूरोमॉर्फिक आर्किटेक्चर पर इवेंट-आधारित तंत्रिका नेटवर्क का अनुकूलन: एक व्यापक डिजाइन अंतरिक्ष अन्वेषण।" न्यूरोसाइंस में फ्रंटियर्स 18: 1335422।
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- स्रोत: https://semiengineering.com/optimizing-event-based-neural-network-processing-for-a-neuromorphic-architecture/
