要約
この記事では、Intel Loihi 2 ニューロモーフィック プロセッサ上で 2 次無制約バイナリ最適化問題を解くアルゴリズムについて説明します。
このソルバーは、Intel のニューロモーフィック研究チップ Loihi 2 用に開発された、ハードウェア対応のきめの細かい並列シミュレーション アニーリング アルゴリズムに基づいています。予備的な結果は、私たちのアプローチがわずか 1 ミリ秒で実行可能なソリューションを生成でき、従来のソリューションと比較して最大 37 倍のエネルギー効率が高いことを示しています。
CPU 上で実行される 2 つのベースライン ソルバー。
これらの利点は、サイズ、重量、電力に制約のあるエッジ コンピューティング アプリケーションに特に関係すると考えられます。
要約(オリジナル)
In this article, we describe an algorithm for solving Quadratic Unconstrained Binary Optimization problems on the Intel Loihi 2 neuromorphic processor. The solver is based on a hardware-aware fine-grained parallel simulated annealing algorithm developed for Intel’s neuromorphic research chip Loihi 2. Preliminary results show that our approach can generate feasible solutions in as little as 1 ms and up to 37x more energy efficient compared to two baseline solvers running on a CPU. These advantages could be especially relevant for size-, weight-, and power-constrained edge computing applications.
arxiv情報
著者 | Alessandro Pierro,Philipp Stratmann,Gabriel Andres Fonseca Guerra,Sumedh Risbud,Timothy Shea,Ashish Rao Mangalore,Andreas Wild |
発行日 | 2024-08-06 10:07:43+00:00 |
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