Επιταχυντής υλικού για spiking νευρωνικά δίκτυα
Spiking Neural Networks (SNNs) have gained attention in recent years as a potential solution for low-power embedded systems, as they offer a more energy-efficient alternative but also effective to classical Artificial Neural Networks (ANNs). SNNs differ from ANNs in that they incorporate the time f...
Κύριος συγγραφέας: | |
---|---|
Άλλοι συγγραφείς: | |
Γλώσσα: | Greek |
Έκδοση: |
2023
|
Θέματα: | |
Διαθέσιμο Online: | https://hdl.handle.net/10889/25427 |
id |
nemertes-10889-25427 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
nemertes-10889-254272023-07-08T03:55:44Z Επιταχυντής υλικού για spiking νευρωνικά δίκτυα A hardware accelarator for a spiking neural network Ανυφαντής, Δημήτριος Anyfantis, Dimitrios Νευρωνικά δίκτυα spiking Επιταχυντές Accelarators Vitis hls Vivado Spiking neural networks Hardware Spiking Neural Networks (SNNs) have gained attention in recent years as a potential solution for low-power embedded systems, as they offer a more energy-efficient alternative but also effective to classical Artificial Neural Networks (ANNs). SNNs differ from ANNs in that they incorporate the time factor into their computations and encode information through the timing or frequency of spikes. The event-driven nature of SNNs makes them ideal for implementation in neuromorphic hardware systems, leading to even greater energy efficiency compared to ANNs. The challenge with SNNs is that they require a different computational model and implementation compared to ANNs. This creates new design challenges in building large-scale networks and requires different architectures. To address these challenges and facilitate the development of SNNs for machine learning applications, a spiking accelerator has been proposed. The goal of the spiking accelerator is to make it easier and faster to develop SNNs for machine learning applications that are traditionally addressed by ANNs. It aims to help close the accuracy gap between SNNs and ANNs, rather than serving as a general simulator for biologically inspired neuron models. By making it easier to develop SNNs, the spiking accelerator has the potential to bring the benefits of more energy-efficient computing systems to a wider range of applications. Tα Spiking Neural Networks(SNN) έχουν κερδίσει την προσοχή μας τα τελευταία χρόνια ως πιθανή λύση για τα ενσωματωμένα συστήματα χαμηλής κατανάλωσης, καθώς προσφέρουν μια πιο αποδοτική εναλλακτική στα κλασσικά Artificial Neural Networks(ANN). Τα SNN διαφέρουν από τα ΑΝΝ στο ότι ενσωματώνουν την χρονική μεταβλητή στους υπολογισμούς τους και κωδικοποιούν την πληροφορία μέσω χρονισμού ή της συχνότητας των spikes. Η event-driven φύση των SNN τα καθιστά ιδανικά για εφαρμογή σε νευρομορφικά hardware συστήματα, οδηγώντας σε ακόμη μεγαλύτερη ενεργειακή απόδοση σε σχέση με τα ΑΝΝ. Η πρόκληση με τα SNN είναι ότι απαιτούν διαφορετικό υπολογιστικό μοντέλο και εφαρμογή σε σύγκριση με τα ΑΝΝ. Αυτό δημιουργεί νέες προκλήσεις σχεδιασμού στην κατασκευή δικτύων μεγάλης κλίμακας και απαιτεί διαφορετικές αρχιτεκτονικές. Για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων και την διευκόλυνση της ανάπτυξης SNN για εφαρμογές μηχανικής μάθησης, προτείνεται ένας spiking επιταχυντής. Ο στόχος του spiking επιταχυντή είναι να διευκολύνει και και να αναπτύξει ταχύτερα SNN για εφαρμογές μηχανικής μάθησης που παραδοσιακά αντιμετωπίζονται από τα ΑΝΝ. Στόχος του είναι να συμβάλει στην γεφύρωση του χάσματος της ακρίβειας(accuracy) μεταξύ των SNN και ΑΝΝ, αντί να χρησιμεύει ως ένας γενικός προσομοιωτής για βιολογικά εμπνευσμένα μοντέλα νευρώνων. Καθιστώντας ευκολότερη την ανάπτυξη των SNN, ο spiking επιταγχυντής έχει την δυνατότητα να προσφέρει τα πλεονεκτήματα των πιο ενεργειακά αποδοτικών υπολογιστικών συστημάτων σε ευρύτερο φάσμα εφαρμογών. 2023-07-07T06:50:52Z 2023-07-07T06:50:52Z 2023-07-07 https://hdl.handle.net/10889/25427 el Attribution 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/ application/pdf |
institution |
UPatras |
collection |
Nemertes |
language |
Greek |
topic |
Νευρωνικά δίκτυα spiking Επιταχυντές Accelarators Vitis hls Vivado Spiking neural networks Hardware |
spellingShingle |
Νευρωνικά δίκτυα spiking Επιταχυντές Accelarators Vitis hls Vivado Spiking neural networks Hardware Ανυφαντής, Δημήτριος Επιταχυντής υλικού για spiking νευρωνικά δίκτυα |
description |
Spiking Neural Networks (SNNs) have gained attention in recent years as a potential solution for low-power embedded systems, as they offer a more energy-efficient alternative but also effective to classical Artificial Neural Networks (ANNs). SNNs differ from ANNs in that they incorporate the time factor into their computations and encode information through the timing or frequency of spikes. The event-driven nature of SNNs makes them ideal for implementation in neuromorphic hardware systems, leading to even greater energy efficiency compared to ANNs.
The challenge with SNNs is that they require a different computational model and implementation compared to ANNs. This creates new design challenges in building large-scale networks and requires different architectures. To address these challenges and facilitate the development of SNNs for machine learning applications, a spiking accelerator has been proposed.
The goal of the spiking accelerator is to make it easier and faster to develop SNNs for machine learning applications that are traditionally addressed by ANNs. It aims to help close the accuracy gap between SNNs and ANNs, rather than serving as a general simulator for biologically inspired neuron models. By making it easier to develop SNNs, the spiking accelerator has the potential to bring the benefits of more energy-efficient computing systems to a wider range of applications. |
author2 |
Anyfantis, Dimitrios |
author_facet |
Anyfantis, Dimitrios Ανυφαντής, Δημήτριος |
author |
Ανυφαντής, Δημήτριος |
author_sort |
Ανυφαντής, Δημήτριος |
title |
Επιταχυντής υλικού για spiking νευρωνικά δίκτυα |
title_short |
Επιταχυντής υλικού για spiking νευρωνικά δίκτυα |
title_full |
Επιταχυντής υλικού για spiking νευρωνικά δίκτυα |
title_fullStr |
Επιταχυντής υλικού για spiking νευρωνικά δίκτυα |
title_full_unstemmed |
Επιταχυντής υλικού για spiking νευρωνικά δίκτυα |
title_sort |
επιταχυντής υλικού για spiking νευρωνικά δίκτυα |
publishDate |
2023 |
url |
https://hdl.handle.net/10889/25427 |
work_keys_str_mv |
AT anyphantēsdēmētrios epitachyntēsylikougiaspikingneurōnikadiktya AT anyphantēsdēmētrios ahardwareaccelaratorforaspikingneuralnetwork |
_version_ |
1771297213527359488 |