সূচিপত্র
প্রযুক্তি নোড
65 nm
প্রসেস প্রযুক্তি
ত্বরণ ফ্যাক্টর
1000×
জৈবিক সময়ের তুলনায়
নিউরন সাপোর্ট
জটিল
নন-লিনিয়ার ডেনড্রাইট
1. ভূমিকা
ব্রেইনস্কেলএস (BSS) আর্কিটেকচার নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং-এ একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে, যা নিউরন এবং সিনাপ্সের অ্যানালগ ফিজিক্যাল মডেল বাস্তবায়নকে ডিজিটাল প্রসেসিং কোরের সাথে একত্রিত করে। দ্বিতীয় প্রজন্মের ব্রেইনস্কেলএস-২ সিস্টেম, যা ইউরোপীয় হিউম্যান ব্রেইন প্রজেক্টের অংশ হিসেবে উন্নত করা হয়েছে, ৬৫ nm প্রযুক্তি গ্রহণ এবং ডেডিকেটেড ডিজিটাল প্লাস্টিসিটি প্রসেসিং ইউনিটের ইন্টিগ্রেশনের মাধ্যমে তার পূর্বসূরীর তুলনায় একটি উল্লেখযোগ্য উন্নতি চিহ্নিত করে।
2. ব্রেইনস্কেলএস আর্কিটেকচার সংক্ষিপ্ত বিবরণ
2.1 অ্যানালগ নিউরাল কোর
অ্যানালগ কোর নিউরন এবং সিনাপ্সের কন্টিনিউয়াস-টাইম ফিজিক্যাল মডেল বাস্তবায়ন করে, যা জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কের অত্যন্ত ত্বরিত এমুলেশন প্রদান করে। সিস্টেমটি জৈবিক সিস্টেমের তুলনায় কয়েকটি অর্ডার অফ ম্যাগনিচিউড ছোট টাইম কনস্ট্যান্ট নিয়ে কাজ করে, যা নিউরাল ডাইনামিক্সের দ্রুত সিমুলেশন সক্ষম করে।
2.2 ডিজিটাল প্লাস্টিসিটি প্রসেসিং
BSS-2-এ একটি মূল উদ্ভাবন হল একটি ডিজিটাল প্লাস্টিসিটি প্রসেসিং ইউনিটের ইন্টিগ্রেশন—একটি অত্যন্ত সমান্তরাল মাইক্রোপ্রসেসর যা বিশেষভাবে ত্বরিত অ্যানালগ নিউরোমর্ফিক সিস্টেমে লার্নিং অপারেশনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই ইউনিটটি স্ট্রাকচারাল এবং প্যারামিটার পরিবর্তনগুলি পরিচালনা করে যা অ্যানালগ নিউরাল ডাইনামিক্সের তুলনায় ধীর সময় স্কেলে ঘটে।
2.3 সিস্টেম-অন-চিপ ডিজাইন
আর্কিটেকচারটি একটি নিউরোমর্ফিক সিস্টেম-অন-চিপ (SoC) বৈশিষ্ট্যযুক্ত যা একাধিক ডিজিটাল CPU কোর নিয়ে গঠিত যেগুলো বিশেষায়িত ভেক্টর ইউনিটের সাথে নেটওয়ার্ক-অন-চিপের মাধ্যমে সংযুক্ত। এই ডিজাইনটি ইভেন্ট ডেটাকে অগ্রাধিকার দেয় যখন নিউরন এবং CPU-এর জন্য কমন অ্যাড্রেস স্পেস বজায় রাখে।
3. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন
3.1 HICANN-X ASIC
HICANN-X অ্যাপ্লিকেশন স্পেসিফিক ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট BSS-2 আর্কিটেকচারের সর্বশেষ ইন-সিলিকো রিয়েলাইজেশন প্রতিনিধিত্ব করে। ৬৫ nm প্রযুক্তিতে নির্মিত, এটি অ্যানালগ নিউরাল সার্কিটের পাশাপাশি জটিল ডিজিটাল প্রসেসিং ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করে।
3.2 নিউরন এবং সিনাপ্স মডেল
সিস্টেমটি পরিশীলিত নিউরন মডেল সাপোর্ট করে যার মধ্যে রয়েছে প্রোগ্রামযোগ্য আয়ন চ্যানেল এমুলেশন এবং ইন্টার-কম্পার্টমেন্টাল কন্ডাকট্যান্স। এটি নন-লিনিয়ার ডেনড্রাইট, ব্যাক-প্রোপাগেটিং অ্যাকশন পোটেনশিয়াল, NMDA, এবং ক্যালসিয়াম প্ল্যাটু পোটেনশিয়ালের মডেলিং সক্ষম করে। মেমব্রেন ডাইনামিক্সকে নিম্নরূপ বর্ণনা করা যেতে পারে:
$C_m \\frac{dV_m}{dt} = -g_L(V_m - E_L) - \\sum_i g_i(t)(V_m - E_i) + I_{ext}$
3.3 ক্যালিব্রেশন ফ্রেমওয়ার্ক
একটি কাস্টম সফটওয়্যার টুলবক্স জটিল ক্যালিব্রেটেড মন্টে-কার্লো সিমুলেশন সুবিধা দেয়, যা অ্যানালগ সার্কিটে প্রসেস ভ্যারিয়েশনের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে। এই ক্যালিব্রেশন সফল ট্রেনিং এবং নির্ভরযোগ্য অপারেশনের জন্য অপরিহার্য।
4. পরীক্ষামূলক ফলাফল
ব্রেইনস্কেলএস-২ সিস্টেম প্রথম প্রজন্মের তুলনায় উল্লেখযোগ্য উন্নতি প্রদর্শন করে। ডিজিটাল প্লাস্টিসিটি প্রসেসিং-এর ইন্টিগ্রেশন বেসিক STDP-এর বাইরে আরও নমনীয় লার্নিং রুল সক্ষম করে। অ্যানালগ অ্যাক্সিলারেটর ভেক্টর-ম্যাট্রিক্স গুণনও সাপোর্ট করে, যা একই সাবস্ট্রেটের মধ্যে ডিপ কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্কের ইনফারেন্স এবং স্পাইকিং নিউরন সহ লোকাল লার্নিং উভয়ই অনুমোদন করে।
চিত্র ১: ব্রেইনস্কেলএস আর্কিটেকচার কম্পোনেন্টস
আর্কিটেকচার ডায়াগ্রামটি ওয়েফার-স্কেল ইন্টিগ্রেশন, BSS-1 ASIC, BSS-2 নিউরন ডিজাইন, এবং উদাহরণস্বরূপ মেমব্রেন ভোল্টেজ ট্রেস প্রদর্শন করে যা সিস্টেমের জটিল নিউরাল ডাইনামিক্স এমুলেট করার ক্ষমতা প্রদর্শন করে।
চিত্র ২: নিউরোমর্ফিক SoC আর্কিটেকচার
SoC আর্কিটেকচারটি একাধিক প্রসেসর টাইল প্রদর্শন করে যেগুলো ভেক্টর ইউনিট এবং অ্যানালগ কোর নিয়ে গঠিত যা হাই-ব্যান্ডউইথ লিঙ্ক এবং নেটওয়ার্ক-অন-চিপের মাধ্যমে সংযুক্ত, যেখানে মেমরি কন্ট্রোল এবং SERDES I/O-এর জন্য বিশেষায়িত ফাংশন টাইল রয়েছে।
5. কোড বাস্তবায়ন
সিস্টেমটি PyNN ব্যবহার করে, যা একটি সিমুলেটর-অ্যাগনস্টিক নিউরাল নেটওয়ার্ক বর্ণনা ভাষা, একটি একীভূত সফটওয়্যার ইন্টারফেস প্রদান করে। নিচে নিউরন কনফিগারেশনের একটি সরলীকৃত উদাহরণ দেওয়া হল:
# ব্রেইনস্কেলএস-২-এর জন্য PyNN কোড উদাহরণ
import pyNN.brainscales as bss
# নিউরন প্যারামিটার কনফিগার করুন
neuron_parameters = {
'tau_m': 10.0, # মেমব্রেন টাইম কনস্ট্যান্ট
'cm': 1.0, # মেমব্রেন ক্যাপাসিট্যান্স
'v_rest': -70.0, # রেস্টিং পোটেনশিয়াল
'v_thresh': -55.0, # থ্রেশহোল্ড পোটেনশিয়াল
'tau_syn_E': 5.0, # এক্সাইটেটরি সিনাপ্স টাইম কনস্ট্যান্ট
'tau_syn_I': 5.0 # ইনহিবিটরি সিনাপ্স টাইম কনস্ট্যান্ট
}
# নিউরন পপুলেশন তৈরি করুন
population = bss.Population(100, bss.IF_cond_exp, neuron_parameters)
# প্লাস্টিসিটি রুল কনফিগার করুন
stdp_model = bss.STDPMechanism(
timing_dependence=bss.SpikePairRule(),
weight_dependence=bss.AdditiveWeightDependence()
)6. ভবিষ্যতের প্রয়োগ
ব্রেইনস্কেলএস-২ আর্কিটেকচার নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নতুন সম্ভাবনার দ্বার উন্মোচন করে। ত্বরিত অ্যানালগ এমুলেশন এবং ডিজিটাল প্রোগ্রামযোগ্যতার সংমিশ্রণ এটিকে রিয়েল-টাইম AI সিস্টেম, ব্রেইন-ইন্সপায়ার্ড কম্পিউটিং গবেষণা, এবং লো-পাওয়ার এজ AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত করে তোলে। ভবিষ্যতের উন্নয়নগুলি বৃহত্তর নিউরাল নেটওয়ার্কে স্কেলিং, শক্তি দক্ষতা উন্নত করা, এবং লার্নিং রুলের প্রোগ্রামযোগ্যতা বাড়ানোর উপর ফোকাস করতে পারে।
মূল বিশ্লেষণ
ব্রেইনস্কেলএস-২ আর্কিটেকচার নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং-এর একটি পরিশীলিত পদ্ধতির প্রতিনিধিত্ব করে যা জৈবিক বিশ্বাসযোগ্যতা এবং কম্পিউটেশনাল দক্ষতার মধ্যে ব্যবধান পূরণ করে। অ্যানালগ ফিজিক্যাল মডেলগুলিকে ডিজিটাল প্রোগ্রামযোগ্যতার সাথে একত্রিত করে, এটি নিউরোমর্ফিক হার্ডওয়্যার ডিজাইনের মৌলিক চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করে। সিস্টেমের জৈবিক সময় স্কেলের তুলনায় ১০০০× ত্বরণ ফ্যাক্টর ব্যবহারিক গবেষণা অ্যাপ্লিকেশন সক্ষম করে যা অন্যথায় অবাস্তবভাবে দীর্ঘ সিমুলেশন সময়ের প্রয়োজন হত।
IBM-এর TrueNorth এবং Intel-এর Loihi-এর মতো অন্যান্য নিউরোমর্ফিক পদ্ধতির তুলনায়, ব্রেইনস্কেলএস-২ তার অ্যানালগ বাস্তবায়নের মাধ্যমে জৈবিক বাস্তবতায় অনন্য সুবিধা প্রদান করে। Loihi-এর মতো ডিজিটাল সিস্টেমগুলি বেশি প্রোগ্রামযোগ্যতা প্রদান করলেও, ব্রেইনস্কেলএস-২-এর অ্যানালগ পদ্ধতি নির্দিষ্ট শ্রেণীর নিউরাল কম্পিউটেশনের জন্য সম্ভাব্যভাবে更好的 শক্তি দক্ষতা প্রদান করে। এটি সাম্প্রতিক নিউরোমর্ফিক গবেষণায় পর্যবেক্ষণ করা প্রবণতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যেখানে হাইব্রিড অ্যানালগ-ডিজিটাল পদ্ধতিগুলি তাদের ভারসাম্যপূর্ণ পারফরম্যান্স বৈশিষ্ট্যের জন্য জনপ্রিয়তা অর্জন করছে।
একটি ডেডিকেটেড ডিজিটাল প্লাস্টিসিটি প্রসেসরের ইন্টিগ্রেশন বিশুদ্ধ অ্যানালগ সিস্টেমের একটি মূল সীমাবদ্ধতা মোকাবেলা করে: জটিল, প্রোগ্রামযোগ্য লার্নিং রুল বাস্তবায়নের অসুবিধা। এই উদ্ভাবন ব্রেইনস্কেলএস-২ কে শুধুমাত্র ফিক্সড STDP নয় বরং আরও পরিশীলিত লার্নিং মেকানিজম সাপোর্ট করতে সক্ষম করে, এটিকে নিউরাল প্লাস্টিসিটি এবং লার্নিং অ্যালগরিদমের গবেষণার জন্য আরও বহুমুখী করে তোলে।
স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং ইনফারেন্স উভয়ের জন্য সিস্টেমের সাপোর্ট বর্তমান AI ল্যান্ডস্কেপের জন্য একটি ব্যবহারিক পদ্ধতি প্রদর্শন করে। এই দ্বৈত ক্ষমতা গবেষকদের ব্রেইন-ইন্সপায়ার্ড কম্পিউটিং অন্বেষণ করার পাশাপাশি মেইনস্ট্রিম ডিপ লার্নিং পদ্ধতির সাথে সামঞ্জস্য বজায় রাখতে দেয়। অ্যানালগ প্রসেস ভ্যারিয়েশন পরিচালনার জন্য ক্যালিব্রেশন ফ্রেমওয়ার্ক পরিশীলিত ইঞ্জিনিয়ারিং প্রদর্শন করে যা অ্যানালগ নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং-এর ব্যবহারিক চ্যালেঞ্জগুলিকে স্বীকার করে এবং সেগুলি মোকাবেলা করে।
ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে, ব্রেইনস্কেলএস-২-এর মতো আর্কিটেকচারগুলি আরও শক্তি-দক্ষ AI সিস্টেম বিকাশে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে, বিশেষ করে এজ কম্পিউটিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য যেখানে পাওয়ার সীমাবদ্ধতা গুরুত্বপূর্ণ। এই প্রযুক্তিতে ইউরোপীয় হিউম্যান ব্রেইন প্রজেক্টের অব্যাহত বিনিয়োগ নিউরোসায়েন্স গবেষণা এবং ব্যবহারিক AI অ্যাপ্লিকেশন উভয়ের জন্যই এর সম্ভাব্য তাৎপর্যকে জোর দেয়।
7. তথ্যসূত্র
- Schemmel, J., et al. "A Wafer-Scale Neuromorphic Hardware System for Large-Scale Neural Modeling." ISCAS 2010.
- Indiveri, G., et al. "Neuromorphic silicon neuron circuits." Frontiers in Neuroscience, 2011.
- Davies, M., et al. "Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning." IEEE Micro, 2018.
- Merolla, P. A., et al. "A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface." Science, 2014.
- Pei, J., et al. "Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture." Nature, 2019.
- European Human Brain Project. "Neuromorphic Computing Platform." https://www.humanbrainproject.eu
- IEEE Spectrum. "The Quest for Artificial Intelligence that Mimics the Brain." https://spectrum.ieee.org