Mosaic: eine neuartige neuromorphe Schaltkreisarchitektur für künstliche neuronale Netze
Filippo Moro, Yigit Demirag, Giacomo Indiveri und Melika Payvand vom Institut für Neuroinformatik (INI) der ETH Zürich und der Universität Zürich haben eine neue Hardware-Architektur namens Mosaic entwickelt. Diese ist von der Small-World-Konnektivität des Gehirns inspiriert und bietet eine erhebliche Leistungsreduzierung bei der Weiterleitung von Informationen auf neuromorphen Systemen. Ihre Studie wurde kürzlich in der Zeitschrift «Nature Communications» veröffentlicht.
Selbst nach Millionen von Jahren der Evolution ist das grundlegende Verdrahtungsprinzip des biologischen Gehirns erhalten geblieben: Dichte lokale und spärliche globale Konnektivität, «Small-Worldness», optimiert sowohl die Berechnung als auch die Nutzung des zugrunde liegenden biologischen Substrats.
Inspiriert von diesen Prinzipien stellen die Forscher des Instituts für Neuroinformatik (INI) Mosaic vor: ein analoges systolisches 2D-Array, das aus dicht verbundenen, kleinen Neuronenkacheln (RNNs) besteht, die über Routerkacheln mit benachbarten RNNs kommunizieren. Mosaic nutzt sowohl In-Memory-Computing als auch In-Memory-Routing über RRAMs, um die Routing-Energie im Vergleich zu aktuellen Beschleunigern um Grössenordnungen zu reduzieren.
Links
- externe Seite Mosaic: in-memory computing and routing for small-world spike-based neuromorphic systems (Nature Communications)
- externe Seite Institut für Neuroinformatik (INI)
- externe Seite Interview mit Prof. Melika Payvand über ihre Forschung zur Nutzung des resistiven Speichers, um "Maschinen auf verschiedenen Zeitskalen denken zu lassen"