BrainScaleS-2: त्वरित एनालॉग न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर

विषय सूची

तकनीकी नोड

65 nm

प्रक्रिया तकनीक

त्वरण कारक

1000×

जैविक समय की तुलना में

न्यूरॉन समर्थन

जटिल

गैर-रैखिक डेंड्राइट्स

1. परिचय

BrainScaleS (BSS) आर्किटेक्चर न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जो न्यूरॉन्स और सिनैप्स के एनालॉग भौतिक मॉडल कार्यान्वयन को डिजिटल प्रोसेसिंग कोर के साथ जोड़ता है। यूरोपीय ह्यूमन ब्रेन प्रोजेक्ट के हिस्से के रूप में विकसित दूसरी पीढ़ी की BrainScaleS-2 प्रणाली, 65 nm तकनीक को अपनाने और समर्पित डिजिटल प्लास्टिसिटी प्रोसेसिंग यूनिट्स के एकीकरण के माध्यम से अपने पूर्ववर्ती पर एक महत्वपूर्ण सुधार का प्रतीक है।

2. BrainScaleS आर्किटेक्चर अवलोकन

2.1 एनालॉग न्यूरल कोर

एनालॉग कोर न्यूरॉन्स और सिनैप्स के सतत-समय भौतिक मॉडल लागू करता है, जो जैविक तंत्रिका नेटवर्क का अत्यधिक त्वरित एमुलेशन प्रदान करता है। यह प्रणाली जैविक प्रणालियों की तुलना में कई गुना छोटे समय स्थिरांक के साथ काम करती है, जो तंत्रिका गतिशीलता के तीव्र सिमुलेशन को सक्षम बनाती है।

2.2 डिजिटल प्लास्टिसिटी प्रोसेसिंग

BSS-2 में एक महत्वपूर्ण नवाचार डिजिटल प्लास्टिसिटी प्रोसेसिंग यूनिट का एकीकरण है - एक अत्यधिक-समानांतर माइक्रोप्रोसेसर जिसे विशेष रूप से त्वरित एनालॉग न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम में सीखने के संचालन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह इकाई संरचनात्मक और पैरामीटर परिवर्तनों को संभालती है जो एनालॉग तंत्रिका गतिशीलता की तुलना में धीमी समय सीमा पर होते हैं।

2.3 सिस्टम-ऑन-चिप डिज़ाइन

आर्किटेक्चर में एक न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम-ऑन-चिप (SoC) शामिल है जिसमें कई डिजिटल CPU कोर शामिल हैं जिनमें विशेष वेक्टर यूनिट्स हैं जो नेटवर्क-ऑन-चिप के माध्यम से जुड़े हुए हैं। यह डिज़ाइन न्यूरॉन्स और CPUs के लिए सामान्य एड्रेस स्पेस बनाए रखते हुए इवेंट डेटा को प्राथमिकता देता है।

3. तकनीकी कार्यान्वयन

3.1 HICANN-X ASIC

HICANN-X एप्लीकेशन स्पेसिफिक इंटीग्रेटेड सर्किट BSS-2 आर्किटेक्चर के नवीनतम इन-सिलिको कार्यान्वयन का प्रतिनिधित्व करता है। 65 nm तकनीक में निर्मित, यह एनालॉग तंत्रिका सर्किट के साथ-साथ जटिल डिजिटल प्रोसेसिंग के एकीकरण को सक्षम बनाता है।

3.2 न्यूरॉन और सिनैप्स मॉडल

सिस्टम परिष्कृत न्यूरॉन मॉडल का समर्थन करता है जिसमें प्रोग्रामेबल आयन चैनल एमुलेशन और इंटर-कम्पार्टमेंटल कंडक्टेंस शामिल हैं। यह गैर-रैखिक डेंड्राइट्स, बैक-प्रोपेगेटिंग एक्शन पोटेंशियल्स, NMDA, और कैल्शियम पठार क्षमता के मॉडलिंग को सक्षम बनाता है। झिल्ली गतिशीलता को इस प्रकार वर्णित किया जा सकता है:

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

3.3 कैलिब्रेशन फ्रेमवर्क

एक कस्टम सॉफ्टवेयर टूलबॉक्स जटिल कैलिब्रेटेड मोंटे-कार्लो सिमुलेशन को सुविधाजनक बनाता है, जो एनालॉग सर्किट में प्रक्रिया विविधताओं की चुनौती का समाधान करता है। सफल प्रशिक्षण और विश्वसनीय संचालन के लिए यह कैलिब्रेशन आवश्यक है।

4. प्रायोगिक परिणाम

BrainScaleS-2 प्रणाली पहली पीढ़ी पर महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करती है। डिजिटल प्लास्टिसिटी प्रोसेसिंग का एकीकरण बुनियादी STDP से परे अधिक लचीले सीखने के नियमों को सक्षम बनाता है। एनालॉग एक्सेलेरेटर वेक्टर-मैट्रिक्स गुणन का भी समर्थन करता है, जो एक ही सबस्ट्रेट के भीतर गहरे कन्वोल्यूशनल नेटवर्क के अनुमान और स्पाइकिंग न्यूरॉन्स के साथ स्थानीय सीखने दोनों की अनुमति देता है।

चित्र 1: BrainScaleS आर्किटेक्चर घटक

आर्किटेक्चर आरेख वेफर-स्केल एकीकरण, BSS-1 ASIC, BSS-2 न्यूरॉन डिज़ाइन, और उदाहरणात्मक झिल्ली वोल्टेज ट्रेस दिखाता है जो जटिल तंत्रिका गतिशीलता का अनुकरण करने की प्रणाली की क्षमता का प्रदर्शन करता है।

चित्र 2: न्यूरोमॉर्फिक SoC आर्किटेक्चर

SoC आर्किटेक्चर कई प्रोसेसर टाइल्स को दर्शाता है जिनमें वेक्टर यूनिट्स और एनालॉग कोर शामिल हैं जो उच्च-बैंडविड्थ लिंक और नेटवर्क-ऑन-चिप के माध्यम से जुड़े हुए हैं, जिसमें मेमोरी कंट्रोल और SERDES I/O के लिए विशेष फंक्शन टाइल्स शामिल हैं।

5. कोड कार्यान्वयन

सिस्टम PyNN का उपयोग करता है, एक सिम्युलेटर-अज्ञेयवादी तंत्रिका नेटवर्क विवरण भाषा, जो एक एकीकृत सॉफ्टवेयर इंटरफेस प्रदान करती है। नीचे न्यूरॉन कॉन्फ़िगरेशन का एक सरल उदाहरण है:

# BrainScaleS-2 के लिए PyNN कोड उदाहरण
import pyNN.brainscales as bss

# न्यूरॉन पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें
neuron_parameters = {
    'tau_m': 10.0,      # झिल्ली समय स्थिरांक
    'cm': 1.0,          # झिल्ली कैपेसिटेंस
    'v_rest': -70.0,    # विश्राम क्षमता
    'v_thresh': -55.0,  # थ्रेशोल्ड क्षमता
    'tau_syn_E': 5.0,   # उत्तेजक सिनैप्स समय स्थिरांक
    'tau_syn_I': 5.0    # निरोधात्मक सिनैप्स समय स्थिरांक
}

# न्यूरॉन पॉपुलेशन बनाएं
population = bss.Population(100, bss.IF_cond_exp, neuron_parameters)

# प्लास्टिसिटी नियम कॉन्फ़िगर करें
stdp_model = bss.STDPMechanism(
    timing_dependence=bss.SpikePairRule(),
    weight_dependence=bss.AdditiveWeightDependence()
)

6. भविष्य के अनुप्रयोग

BrainScaleS-2 आर्किटेक्चर न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के लिए नई संभावनाएं खोलता है। डिजिटल प्रोग्रामेबिलिटी के साथ त्वरित एनालॉग एमुलेशन का संयोजन इसे रीयल-टाइम AI सिस्टम, मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटिंग शोध, और कम-पावर एज AI अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है। भविष्य के विकास बड़े तंत्रिका नेटवर्क के लिए स्केलिंग, ऊर्जा दक्षता में सुधार, और सीखने के नियमों की प्रोग्रामेबिलिटी को बढ़ाने पर केंद्रित हो सकते हैं।

मूल विश्लेषण

BrainScaleS-2 आर्किटेक्चर न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के लिए एक परिष्कृत दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है जो जैविक संभाव्यता और कम्प्यूटेशनल दक्षता के बीच की खाई को पाटता है। एनालॉग भौतिक मॉडल को डिजिटल प्रोग्रामेबिलिटी के साथ जोड़कर, यह न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर डिजाइन में मौलिक चुनौतियों का समाधान करता है। जैविक समय सीमा की तुलना में सिस्टम का 1000× त्वरण कारक व्यावहारिक शोध अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है जिनके लिए अन्यथा अव्यावहारिक रूप से लंबे सिमुलेशन समय की आवश्यकता होगी।

IBM के TrueNorth और Intel के Loihi जैसे अन्य न्यूरोमॉर्फिक दृष्टिकोणों की तुलना में, BrainScaleS-2 अपने एनालॉग कार्यान्वयन के माध्यम से जैविक यथार्थवाद में अद्वितीय लाभ प्रदान करता है। जबकि Loihi जैसी डिजिटल प्रणालियाँ अधिक प्रोग्रामेबिलिटी प्रदान करती हैं, BrainScaleS-2 का एनालॉग दृष्टिकोण तंत्रिका संगणनाओं के कुछ वर्गों के लिए संभावित रूप से बेहतर ऊर्जा दक्षता प्रदान करता है। यह हाल के न्यूरोमॉर्फिक शोध में देखे गए रुझानों के साथ संरेखित होता है, जहां संतुलित प्रदर्शन विशेषताओं के लिए हाइब्रिड एनालॉग-डिजिटल दृष्टिकोण लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं।

एक समर्पित डिजिटल प्लास्टिसिटी प्रोसेसर का एकीकरण विशुद्ध रूप से एनालॉग प्रणालियों की एक प्रमुख सीमा का समाधान करता है: जटिल, प्रोग्रामेबल सीखने के नियमों को लागू करने की कठिनाई। यह नवाचार BrainScaleS-2 को न केवल निश्चित STDP बल्कि अधिक परिष्कृत सीखने के तंत्र का समर्थन करने में सक्षम बनाता है, जिससे यह तंत्रिका प्लास्टिसिटी और सीखने के एल्गोरिदम में शोध के लिए अधिक बहुमुखी बन जाता है।

वेक्टर-मैट्रिक्स गुणन के माध्यम से स्पाइकिंग तंत्रिका नेटवर्क और डीप लर्निंग अनुमान दोनों के लिए सिस्टम का समर्थन वर्तमान AI परिदृश्य के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण प्रदर्शित करता है। यह दोहरी क्षमता शोधकर्ताओं को मुख्यधारा के डीप लर्निंग दृष्टिकोणों के साथ संगतता बनाए रखते हुए मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटिंग का अन्वेषण करने की अनुमति देती है। एनालॉग प्रक्रिया विविधताओं के प्रबंधन के लिए कैलिब्रेशन फ्रेमवर्क परिष्कृत इंजीनियरिंग दिखाता है जो एनालॉग न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग की व्यावहारिक चुनौतियों को स्वीकार करता है और उनका समाधान करता है।

आगे देखते हुए, BrainScaleS-2 जैसे आर्किटेक्चर अधिक ऊर्जा-कुशल AI सिस्टम विकसित करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं, विशेष रूप से एज कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के लिए जहां बिजली की बाधाएं महत्वपूर्ण हैं। इस तकनीक में यूरोपीय ह्यूमन ब्रेन प्रोजेक्ट का निरंतर निवेश तंत्रिका विज्ञान शोध और व्यावहारिक AI अनुप्रयोगों दोनों के लिए इसकी संभावित महत्व को रेखांकित करता है।

7. संदर्भ

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IEEE Spectrum. "The Quest for Artificial Intelligence that Mimics the Brain." https://spectrum.ieee.org