İçindekiler
Teknoloji Düğümü
65 nm
İşlem Teknolojisi
Hızlandırma Faktörü
1000×
Biyolojik Zamana Göre
Nöron Desteği
Karmaşık
Doğrusal Olmayan Dendritler
1. Giriş
BrainScaleS (BSS) mimarisi, nöromorfik hesaplamada önemli bir ilerlemeyi temsil ederek, nöronların ve sinapsların analog fiziksel model uygulamalarını dijital işleme çekirdekleriyle birleştirir. İkinci nesil BrainScaleS-2 sistemi, Avrupa İnsan Beyni Projesi'nin bir parçası olarak geliştirilmiş olup, 65 nm teknolojisinin benimsenmesi ve özel dijital plastisite işleme birimlerinin entegrasyonu yoluyla öncülüne göre önemli bir iyileştirme sağlamaktadır.
2. BrainScaleS Mimarisi Genel Bakış
2.1 Analog Nöral Çekirdek
Analog çekirdek, nöronların ve sinapsların sürekli zamanlı fiziksel modellerini uygulayarak, biyolojik sinir ağlarının yüksek düzeyde hızlandırılmış emülasyonunu sağlar. Sistem, biyolojik sistemlere göre birkaç kat daha küçük zaman sabitleriyle çalışarak, nöral dinamiklerin hızlı simülasyonuna olanak tanır.
2.2 Dijital Plastisite İşleme
BSS-2'deki kilit bir yenilik, dijital bir plastisite işleme biriminin entegrasyonudur—bu, hızlandırılmış analog nöromorfik sistemlerde öğrenme işlemleri için özel olarak tasarlanmış yüksek düzeyde paralel bir mikroişlemcidir. Bu birim, analog nöral dinamiklere kıyasla daha yavaş zaman ölçeklerinde meydana gelen yapısal ve parametre değişikliklerini işler.
2.3 System-on-Chip Tasarımı
Mimari, bir çip üzeri ağ ile bağlanan özel vektör birimlerine sahip birden fazla dijital CPU çekirdeğinden oluşan bir nöromorfik System-on-Chip (SoC) içerir. Bu tasarım, nöronlar ve CPU'lar için ortak adres alanını korurken olay verilerine öncelik verir.
3. Teknik Uygulama
3.1 HICANN-X ASIC
HICANN-X Uygulamaya Özel Entegre Devresi, BSS-2 mimarisinin en son silikon tabanlı gerçekleşimini temsil eder. 65 nm teknolojisiyle üretilmiş olup, karmaşık dijital işlemenin analog nöral devrelerle birlikte entegrasyonuna olanak tanır.
3.2 Nöron ve Sinaps Modelleri
Sistem, programlanabilir iyon kanalı emülasyonu ve bölümler arası iletkenlikler dahil olmak üzere gelişmiş nöron modellerini destekler. Bu, doğrusal olmayan dendritlerin, geriye yayılan aksiyon potansiyellerinin, NMDA ve Kalsiyum plato potansiyellerinin modellenmesini sağlar. Membran dinamikleri şu şekilde tanımlanabilir:
$C_m \\frac{dV_m}{dt} = -g_L(V_m - E_L) - \\sum_i g_i(t)(V_m - E_i) + I_{ext}$
3.3 Kalibrasyon Çerçevesi
Özel bir yazılım araç kutusu, karmaşık kalibre edilmiş Monte-Carlo simülasyonlarını kolaylaştırarak, analog devrelerdeki işlem varyasyonları zorluğunu ele alır. Bu kalibrasyon, başarılı eğitim ve güvenilir işlem için esastır.
4. Deneysel Sonuçlar
BrainScaleS-2 sistemi, birinci nesle göre önemli iyileştirmeler göstermektedir. Dijital plastisite işlemenin entegrasyonu, temel STDP'nin ötesinde daha esnek öğrenme kurallarına olanak tanır. Analog hızlandırıcı ayrıca vektör-matris çarpımını destekleyerek, hem derin evrişimsel ağların çıkarımını hem de aynı alt tabaka içinde ateşleme yapan nöronlarla yerel öğrenmeyi mümkün kılar.
Şekil 1: BrainScaleS Mimarisi Bileşenleri
Mimari diyagram, wafer-ölçekli entegrasyonu, BSS-1 ASIC'i, BSS-2 nöron tasarımını ve sistemin karmaşık nöral dinamikleri taklit etme yeteneğini gösteren örnek membran voltajı izlerini göstermektedir.
Şekil 2: Nöromorfik SoC Mimarisi
SoC mimarisi, yüksek bant genişlikli bağlantılar ve çip üzeri ağ ile bağlanan vektör birimleri ve analog çekirdeklere sahip birden fazla işlemci döşemesini göstermekte olup, bellek kontrolü ve SERDES G/Ç için özel işlev döşemeleri içermektedir.
5. Kod Uygulaması
Sistem, simülatörden bağımsız bir sinir ağı tanımlama dili olan PyNN'yi kullanarak birleşik bir yazılım arayüzü sağlar. Aşağıda nöron yapılandırmasının basitleştirilmiş bir örneği bulunmaktadır:
# BrainScaleS-2 için PyNN kodu örneği
import pyNN.brainscales as bss
# Nöron parametrelerini yapılandır
nöron_parametreleri = {
'tau_m': 10.0, # membran zaman sabiti
'cm': 1.0, # membran kapasitansı
'v_rest': -70.0, # dinlenme potansiyeli
'v_thresh': -55.0, # eşik potansiyeli
'tau_syn_E': 5.0, # uyarıcı sinaps zaman sabiti
'tau_syn_I': 5.0 # ketleyici sinaps zaman sabiti
}
# Nöron popülasyonu oluştur
popülasyon = bss.Population(100, bss.IF_cond_exp, nöron_parametreleri)
# Plastisite kuralını yapılandır
stdp_modeli = bss.STDPMekanizması(
zaman_bağımlılığı=bss.SpikePairKuralı(),
ağırlık_bağımlılığı=bss.AdditiveAğırlıkBağımlılığı()
)6. Gelecekteki Uygulamalar
BrainScaleS-2 mimarisi, nöromorfik hesaplama uygulamaları için yeni olanaklar açmaktadır. Hızlandırılmış analog emülasyonun dijital programlanabilirlikle birleşimi, onu gerçek zamanlı AI sistemleri, beyin esinli hesaplama araştırmaları ve düşük güçlü uç AI uygulamaları için uygun kılar. Gelecekteki gelişmeler, daha büyük sinir ağlarına ölçeklendirme, enerji verimliliğini iyileştirme ve öğrenme kurallarının programlanabilirliğini geliştirme üzerine odaklanabilir.
Orijinal Analiz
BrainScaleS-2 mimarisi, biyolojik olasılık ile hesaplama verimliliği arasındaki boşluğu kapatan sofistike bir nöromorfik hesaplama yaklaşımını temsil eder. Analog fiziksel modelleri dijital programlanabilirlikle birleştirerek, nöromorfik donanım tasarımındaki temel zorlukları ele alır. Sistemin biyolojik zaman ölçeklerine kıyasla 1000× hızlandırma faktörü, pratik olmayacak kadar uzun simülasyon süreleri gerektirecek pratik araştırma uygulamalarını mümkün kılar.
IBM'in TrueNorth'u ve Intel'in Loihi'si gibi diğer nöromorfik yaklaşımlarla karşılaştırıldığında, BrainScaleS-2 analog uygulaması sayesinde biyolojik gerçekçilikte benzersiz avantajlar sunar. Loihi gibi dijital sistemler daha fazla programlanabilirlik sağlarken, BrainScaleS-2'nin analog yaklaşımı, belirli nöral hesaplama sınıfları için potansiyel olarak daha iyi enerji verimliliği sunar. Bu, melez analog-dijital yaklaşımların dengeli performans özellikleri nedeniyle ivme kazandığı son nöromorfik araştırmalarda gözlemlenen eğilimlerle uyumludur.
Özel bir dijital plastisite işlemcisinin entegrasyonu, tamamen analog sistemlerin temel bir sınırlamasını ele almaktadır: karmaşık, programlanabilir öğrenme kurallarını uygulama zorluğu. Bu yenilik, BrainScaleS-2'nin yalnızca sabit STDP'yi değil, aynı zamanda daha sofistike öğrenme mekanizmalarını da desteklemesine olanak tanıyarak, nöral plastisite ve öğrenme algoritmaları araştırmaları için onu daha çok yönlü hale getirir.
Sistemin hem ateşleme yapan sinir ağları hem de vektör-matris çarpımı yoluyla derin öğrenme çıkarımı için desteği, mevcut AI manzarasına pragmatik bir yaklaşım sergiler. Bu çift yetenek, araştırmacıların ana akım derin öğrenme yaklaşımlarıyla uyumluluğu korurken beyin esinli hesaplamayı keşfetmelerine olanak tanır. Analog işlem varyasyonlarını yönetmek için kalibrasyon çerçevesi, analog nöromorfik hesaplamanın pratik zorluklarını kabul eden ve ele alan sofistike mühendisliği göstermektedir.
İleriye bakıldığında, BrainScaleS-2 gibi mimariler, özellikle güç kısıtlamalarının kritik olduğu uç bilişim uygulamaları için daha enerji verimli AI sistemleri geliştirmede çok önemli bir rol oynayabilir. Avrupa İnsan Beyni Projesi'nin bu teknolojiye devam eden yatırımı, hem sinirbilim araştırmaları hem de pratik AI uygulamaları için potansiyel önemini vurgulamaktadır.
7. Referanslar
- Schemmel, J., vd. "A Wafer-Scale Neuromorphic Hardware System for Large-Scale Neural Modeling." ISCAS 2010.
- Indiveri, G., vd. "Neuromorphic silicon neuron circuits." Frontiers in Neuroscience, 2011.
- Davies, M., vd. "Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning." IEEE Micro, 2018.
- Merolla, P. A., vd. "A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface." Science, 2014.
- Pei, J., vd. "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