BrainScaleS-2: معماری محاسبات نورومورفیک آنالوگ شتاب‌یافته

فهرست مطالب

1. مقدمه

معماری BrainScaleS (BSS) نشان‌دهنده پیشرفت قابل توجهی در محاسبات نورومورفیک است که پیاده‌سازی مدل‌های فیزیکی آنالوگ نورون‌ها و سیناپس‌ها را با هسته‌های پردازشی دیجیتال ترکیب می‌کند. سیستم نسل دوم BrainScaleS-2 که به عنوان بخشی از پروژه مغز انسان اروپا توسعه یافته است، از طریق اتخاذ فناوری 65 نانومتر و ادغام واحدهای پردازش پلاستیسیته دیجیتال اختصاصی، بهبود چشمگیری نسبت به نسخه قبلی خود نشان می‌دهد.

2. مروری بر معماری BrainScaleS

2.1 هسته آنالوگ نورونی

هسته آنالوگ مدل‌های فیزیکی زمان-پیوسته نورون‌ها و سیناپس‌ها را پیاده‌سازی می‌کند و شبیه‌سازی بسیار شتاب‌یافته شبکه‌های عصبی بیولوژیکی را فراهم می‌نماید. این سیستم با ثابت‌های زمانی چندین مرتبه قدر کوچک‌تر از سیستم‌های بیولوژیکی عمل می‌کند که امکان شبیه‌سازی سریع دینامیک‌های عصبی را فراهم می‌سازد.

2.2 پردازش دیجیتال پلاستیسیته

یک نوآوری کلیدی در BSS-2، ادغام واحد پردازش پلاستیسیته دیجیتال است - یک ریزپردازنده بسیار موازی که به طور خاص برای عملیات یادگیری در سیستم‌های نورومورفیک آنالوگ شتاب‌یافته طراحی شده است. این واحد تغییرات ساختاری و پارامتری را که در مقیاس‌های زمانی کندتر نسبت به دینامیک‌های عصبی آنالوگ رخ می‌دهند، مدیریت می‌کند.

2.3 طراحی سیستم-روی-یک-تراشه

معماری دارای یک سیستم-روی-یک-تراشه (SoC) نورومورفیک متشکل از چندین هسته پردازنده دیجیتال با واحدهای برداری تخصصی است که از طریق شبکه-روی-تراشه به هم متصل شده‌اند. این طراحی داده‌های رویداد را در اولویت قرار می‌دهد در حالی که فضای آدرس مشترک برای نورون‌ها و پردازنده‌ها را حفظ می‌کند.

3. پیاده‌سازی فنی

3.1 مدار مجتمع خاص-کاربرد HICANN-X

مدار مجتمع خاص-کاربرد HICANN-X نشان‌دهنده آخرین تحقق در-سیلیکونی معماری BSS-2 است. این تراشه که با فناوری 65 نانومتر ساخته شده است، امکان ادغام پردازش دیجیتال پیچیده در کنار مدارهای عصبی آنالوگ را فراهم می‌سازد.

3.2 مدل‌های نورون و سیناپس

سیستم از مدل‌های نورونی پیشرفته از جمله شبیه‌سازی کانال‌های یونی قابل برنامه‌ریزی و هدایت‌های بین-بخشی پشتیبانی می‌کند. این امر مدل‌سازی دندریت‌های غیرخطی، پتانسیل‌های عمل انتشار-عقب‌گرد، NMDA و پتانسیل‌های فلات کلسیم را ممکن می‌سازد. دینامیک غشا را می‌توان با معادله زیر توصیف کرد:

$C_m \\frac{dV_m}{dt} = -g_L(V_m - E_L) - \\sum_i g_i(t)(V_m - E_i) + I_{ext}$

3.3 چارچوب کالیبراسیون

یک جعبه ابزار نرم‌افزاری سفارشی، شبیه‌سازی‌های کالیبره شده مونت-کارلو پیچیده را تسهیل می‌کند و چالش تغییرات فرآیند در مدارهای آنالوگ را مورد توجه قرار می‌دهد. این کالیبراسیون برای آموزش موفق و عملکرد قابل اطمینان ضروری است.

4. نتایج تجربی

سیستم BrainScaleS-2 بهبودهای قابل توجهی نسبت به نسل اول نشان می‌دهد. ادغام پردازش پلاستیسیته دیجیتال، قوانین یادگیری انعطاف‌پذیرتر فراتر از STDP پایه را ممکن می‌سازد. شتاب‌دهنده آنالوگ همچنین از ضرب ماتریس-بردار پشتیبانی می‌کند که امکان استنتاج شبکه‌های کانولوشنی عمیق و یادگیری محلی با نورون‌های اسپایک درون همان بستر را فراهم می‌نماید.

5. پیاده‌سازی کد

سیستم از PyNN، یک زبان توصیف شبکه عصبی مستقل از شبیه‌ساز استفاده می‌کند که یک رابط نرم‌افزاری یکپارچه فراهم می‌نماید. در زیر یک مثال ساده‌شده از پیکربندی نورون آورده شده است:

# مثال کد PyNN برای BrainScaleS-2
import pyNN.brainscales as bss

# پیکربندی پارامترهای نورون
neuron_parameters = {
    'tau_m': 10.0,      # ثابت زمانی غشا
    'cm': 1.0,          # ظرفیت غشا
    'v_rest': -70.0,    # پتانسیل استراحت
    'v_thresh': -55.0,  # پتانسیل آستانه
    'tau_syn_E': 5.0,   # ثابت زمانی سیناپس تحریکی
    'tau_syn_I': 5.0    # ثابت زمانی سیناپس مهاری
}

# ایجاد جمعیت نورونی
population = bss.Population(100, bss.IF_cond_exp, neuron_parameters)

# پیکربندی قانون پلاستیسیته
stdp_model = bss.STDPMechanism(
    timing_dependence=bss.SpikePairRule(),
    weight_dependence=bss.AdditiveWeightDependence()
)

6. کاربردهای آینده

معماری BrainScaleS-2 امکان‌های جدیدی برای کاربردهای محاسبات نورومورفیک باز می‌کند. ترکیب شبیه‌سازی آنالوگ شتاب‌یافته با قابلیت برنامه‌ریزی دیجیتال، آن را برای سیستم‌های هوش مصنوعی بلادرنگ، پژوهش محاسبات الهام‌گرفته از مغز و کاربردهای هوش مصنوعی لبه کم‌مصرف مناسب می‌سازد. توسعه‌های آینده ممکن است بر مقیاس‌پذیری به شبکه‌های عصبی بزرگتر، بهبود بهره‌وری انرژی و افزایش قابلیت برنامه‌ریزی قوانین یادگیری متمرکز شوند.

تحلیل اصلی

7. مراجع