BrainScaleS-2: Seni Bina Pengkomputeran Neuromorfik Analog Dipercepatkan

Kandungan

Nod Teknologi

65 nm

Teknologi Proses

Faktor Pecutan

1000×

berbanding Masa Biologi

Sokongan Neuron

Kompleks

Dendrit Bukan Linear

1. Pengenalan

Seni bina BrainScaleS (BSS) mewakili kemajuan signifikan dalam pengkomputeran neuromorfik, menggabungkan pelaksanaan model fizikal analog neuron dan sinaps dengan teras pemprosesan digital. Sistem BrainScaleS-2 generasi kedua, dibangunkan sebagai sebahagian daripada Projek Otak Manusia Eropah, menandakan peningkatan ketara berbanding pendahulunya melalui penggunaan teknologi 65 nm dan integrasi unit pemprosesan plastisiti digital khusus.

2. Gambaran Keseluruhan Seni Bina BrainScaleS

2.1 Teras Neural Analog

Teras analog melaksanakan model fizikal masa berterusan neuron dan sinaps, menyediakan emulasi rangkaian neural biologi yang sangat dipercepatkan. Sistem ini beroperasi dengan pemalar masa beberapa magnitud lebih kecil daripada sistem biologi, membolehkan simulasi dinamik neural yang pantas.

2.2 Pemprosesan Plastisiti Digital

Satu inovasi utama dalam BSS-2 ialah integrasi unit pemprosesan plastisiti digital—pemproses mikro sangat selari yang direka khusus untuk operasi pembelajaran dalam sistem neuromorfik analog dipercepatkan. Unit ini mengendalikan perubahan struktur dan parameter yang berlaku pada skala masa lebih perlahan berbanding dinamik neural analog.

2.3 Reka Bentuk Sistem-atas-Cip

Seni bina ini menampilkan Sistem-atas-Cip (SoC) neuromorfik yang merangkumi berbilang teras CPU digital dengan unit vektor khusus disambungkan melalui rangkaian-atas-cip. Reka bentuk ini mengutamakan data peristiwa sambil mengekalkan ruang alamat biasa untuk neuron dan CPU.

3. Pelaksanaan Teknikal

3.1 HICANN-X ASIC

Litar Bersepadu Khusus Aplikasi HICANN-X mewakili realisasi dalam-siliko terkini seni bina BSS-2. Dibina dalam teknologi 65 nm, ia membolehkan integrasi pemprosesan digital kompleks bersama litar neural analog.

3.2 Model Neuron dan Sinaps

Sistem ini menyokong model neuron canggih termasuk emulasi saluran ion boleh aturcara dan konduktan antara-kompartmen. Ini membolehkan pemodelan dendrit bukan linear, potensi tindakan penyebaran-balik, NMDA, dan potensi dataran Kalsium. Dinamik membran boleh digambarkan oleh:

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

3.3 Kerangka Kerja Penentukuran

Kotak alat perisian tersuai memudahkan simulasi Monte-Carlo terkalibrasi kompleks, menangani cabaran variasi proses dalam litar analog. Penentukuran ini penting untuk latihan berjaya dan operasi yang boleh dipercayai.

4. Keputusan Eksperimen

Sistem BrainScaleS-2 menunjukkan peningkatan ketara berbanding generasi pertama. Integrasi pemprosesan plastisiti digital membolehkan peraturan pembelajaran lebih fleksibel melebihi STDP asas. Pemecut analog juga menyokong pendaraban vektor-matriks, membolehkan kedua-dua inferens rangkaian konvolusi mendalam dan pembelajaran tempatan dengan neuron pengecutan dalam substrat yang sama.

Rajah 1: Komponen Seni Bina BrainScaleS

Rajah seni bina menunjukkan integrasi skala-wafer, ASIC BSS-1, reka bentuk neuron BSS-2, dan jejak voltan membran contoh yang menunjukkan keupayaan sistem untuk meniru dinamik neural kompleks.

Rajah 2: Seni Bina SoC Neuromorfik

Seni bina SoC menggambarkan berbilang jubin pemproses dengan unit vektor dan teras analog disambungkan melalui pautan lebar jalur tinggi dan rangkaian-atas-cip, menampilkan jubin fungsi khusus untuk kawalan memori dan SERDES I/O.

5. Pelaksanaan Kod

Sistem ini menggunakan PyNN, bahasa penerangan rangkaian neural bebas simulator, menyediakan antara muka perisian bersatu. Berikut ialah contoh ringkas konfigurasi neuron:

# Contoh kod PyNN untuk BrainScaleS-2
import pyNN.brainscales as bss

# Konfigurasi parameter neuron
neuron_parameters = {
    'tau_m': 10.0,      # pemalar masa membran
    'cm': 1.0,          # kapasitans membran
    'v_rest': -70.0,    # potensi rehat
    'v_thresh': -55.0,  # potensi ambang
    'tau_syn_E': 5.0,   # pemalar masa sinaps penguja
    'tau_syn_I': 5.0    # pemalar masa sinaps perencat
}

# Cipta populasi neuron
population = bss.Population(100, bss.IF_cond_exp, neuron_parameters)

# Konfigurasi peraturan plastisiti
stdp_model = bss.STDPMechanism(
    timing_dependence=bss.SpikePairRule(),
    weight_dependence=bss.AdditiveWeightDependence()
)

6. Aplikasi Masa Depan

Seni bina BrainScaleS-2 membuka kemungkinan baharu untuk aplikasi pengkomputeran neuromorfik. Gabungan emulasi analog dipercepatkan dengan kebolehaturcaraan digital menjadikannya sesuai untuk sistem AI masa nyata, penyelidikan pengkomputeran terinspirasi-otak, dan aplikasi AI tepi kuasa-rendah. Pembangunan masa depan mungkin memberi tumpuan kepada penskalaan kepada rangkaian neural lebih besar, meningkatkan kecekapan tenaga, dan menambah baik kebolehaturcaraan peraturan pembelajaran.

Analisis Asal

Seni bina BrainScaleS-2 mewakili pendekatan canggih kepada pengkomputeran neuromorfik yang merapatkan jurang antara kebolehpercayaan biologi dan kecekapan pengiraan. Dengan menggabungkan model fizikal analog dengan kebolehaturcaraan digital, ia menangani cabaran asas dalam reka bentuk perkakasan neuromorfik. Faktor pecutan 1000× sistem ini berbanding skala masa biologi membolehkan aplikasi penyelidikan praktikal yang sebaliknya memerlukan masa simulasi yang terlalu panjang.

Berbanding pendekatan neuromorfik lain seperti TrueNorth IBM dan Loihi Intel, BrainScaleS-2 menawarkan kelebihan unik dalam realisme biologi melalui pelaksanaan analognya. Walaupun sistem digital seperti Loihi menyediakan kebolehaturcaraan lebih besar, pendekatan analog BrainScaleS-2 berpotensi menawarkan kecekapan tenaga lebih baik untuk kelas pengiraan neural tertentu. Ini selaras dengan trend yang diperhatikan dalam penyelidikan neuromorfik terkini, di mana pendekatan hibrid analog-digital semakin mendapat perhatian untuk ciri prestasi seimbang mereka.

Integrasi pemproses plastisiti digital khusus menangani batasan utama sistem analog tulen: kesukaran melaksanakan peraturan pembelajaran kompleks yang boleh diaturcara. Inovasi ini membolehkan BrainScaleS-2 menyokong bukan sahaja STDP tetap tetapi juga mekanisme pembelajaran lebih canggih, menjadikannya lebih serba boleh untuk penyelidikan ke dalam plastisiti neural dan algoritma pembelajaran.

Sokongan sistem untuk kedua-dua rangkaian neural pengecutan dan inferens pembelajaran mendalam melalui pendaraban vektor-matriks menunjukkan pendekatan pragmatik kepada landskap AI semasa. Keupayaan dual ini membolehkan penyelidik meneroka pengkomputeran terinspirasi-otak sambil mengekalkan keserasian dengan pendekatan pembelajaran mendalam arus perdana. Kerangka kerja penentukuran untuk mengurus variasi proses analog menunjukkan kejuruteraan canggih yang mengakui dan menangani cabaran praktikal pengkomputeran neuromorfik analog.

Melihat ke hadapan, seni bina seperti BrainScaleS-2 boleh memainkan peranan penting dalam membangunkan sistem AI lebih cekap tenaga, terutamanya untuk aplikasi pengkomputeran tepi di mana kekangan kuasa adalah kritikal. Pelaburan berterusan Projek Otak Manusia Eropah dalam teknologi ini menekankan potensi signifikannya untuk kedua-dua penyelidikan neurosains dan aplikasi AI praktikal.

7. Rujukan

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