NeuroBench: Advancing Neuromorphic Computing through Collaborative, Fair and Representative Benchmarking

要約

タイトル：NeuroBench：共同、公正、代表的なベンチマーキングを通じたニューロモーフィックコンピューティングの進展

要約：

– ニューロモーフィックコンピューティングは、脳の原理に従って進化することで、コンピューティング効率や機能を進展させる大きな可能性がある。
– しかし、ニューロモーフィック研究で使用される多様な技術が原因で、ベンチマーキングの明確な基準が欠けており、従来の深層学習ベースの方法と比較してニューロモーフィック手法の利点や強みを効果的に評価することができなかった。
– NeurBenchは、学界と業界のメンバーを集め、ニューロモーフィックコンピューティングのためのベンチマークを定義する共同作業の一環として開発された。
– NeuroBenchの目標は、コミュニティによって開発された共同、公正、代表的なベンチマークスイートになることである。
– 本稿では、ニューロモーフィックソリューションのベンチマーキングに関連する課題を説明し、NeuroBenchの主要な特徴を概説する。
– NeuroBenchは、ニューロモーフィックコンピューティングの目標を統一し、技術的進歩を促進するための基準を定義するための重要な一歩である。
– 最新のベンチマークタスクとメトリックについては、neurobench.aiを訪問してください。

要約(オリジナル)

The field of neuromorphic computing holds great promise in terms of advancing computing efficiency and capabilities by following brain-inspired principles. However, the rich diversity of techniques employed in neuromorphic research has resulted in a lack of clear standards for benchmarking, hindering effective evaluation of the advantages and strengths of neuromorphic methods compared to traditional deep-learning-based methods. This paper presents a collaborative effort, bringing together members from academia and the industry, to define benchmarks for neuromorphic computing: NeuroBench. The goals of NeuroBench are to be a collaborative, fair, and representative benchmark suite developed by the community, for the community. In this paper, we discuss the challenges associated with benchmarking neuromorphic solutions, and outline the key features of NeuroBench. We believe that NeuroBench will be a significant step towards defining standards that can unify the goals of neuromorphic computing and drive its technological progress. Please visit neurobench.ai for the latest updates on the benchmark tasks and metrics.

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arxiv.jp, OpenAI