Advancing Neuromorphic Computing: Mixed-Signal Design Techniques Leveraging Brain Code Units and Fundamental Code Units

要約

この論文では、混合信号設計手法を使用してブレイン コード ユニット (BCU) と基本コード ユニット (FCU) を革新的に統合する、画期的なデジタル ニューロモーフィック アーキテクチャを紹介します。
オープンソースのデータセットと材料科学の最新の進歩を活用して、私たちの研究はニューロモーフィック システムの計算効率、精度、適応性の向上に焦点を当てています。
私たちのアプローチの核心は、デジタル システムの精度と拡張性を、アナログ処理の堅牢性とエネルギー効率と調和させることにあります。
実験を通じて、さまざまな指標にわたってシステムの有効性を実証します。
BCU は 88.0% の精度と 20.0 GOP/s/W の電力効率を達成し、FCU は 86.5% の精度と 18.5 GOP/s/W の電力効率を記録しました。
当社のミックスシグナル設計アプローチにより、レイテンシーとスループットが大幅に改善され、0.75 ms という低いレイテンシーと最大 213 TOP/s のスループットを達成しました。
これらの結果は、ニューロモーフィック コンピューティングにおける私たちのアーキテクチャの可能性をしっかりと確立し、この分野の将来の開発に強固な基盤を提供します。
私たちの研究は、ミックスシグナルニューロモーフィックシステムの実現可能性と、特に高効率と適応性を必要とするアプリケーションにおけるこの分野の進歩におけるその可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces a groundbreaking digital neuromorphic architecture that innovatively integrates Brain Code Unit (BCU) and Fundamental Code Unit (FCU) using mixedsignal design methodologies. Leveraging open-source datasets and the latest advances in materials science, our research focuses on enhancing the computational efficiency, accuracy, and adaptability of neuromorphic systems. The core of our approach lies in harmonizing the precision and scalability of digital systems with the robustness and energy efficiency of analog processing. Through experimentation, we demonstrate the effectiveness of our system across various metrics. The BCU achieved an accuracy of 88.0% and a power efficiency of 20.0 GOP/s/W, while the FCU recorded an accuracy of 86.5% and a power efficiency of 18.5 GOP/s/W. Our mixed-signal design approach significantly improved latency and throughput, achieving a latency as low as 0.75 ms and throughput up to 213 TOP/s. These results firmly establish the potential of our architecture in neuromorphic computing, providing a solid foundation for future developments in this domain. Our study underscores the feasibility of mixedsignal neuromorphic systems and their promise in advancing the field, particularly in applications requiring high efficiency and adaptability

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