eBrainII：一种3千瓦实时定制3D DRAM集成ASIC实现的人尺度皮层生物可信模型
分布式、并行与集群计算
2022-05-03 v1
摘要
像CNN/DNN和LSTM这样的人工神经网络（ANNs）不具有生物可信性，并且尽管它们初期取得了成功，仍无法达到生物大脑动态分层联想记忆系统所赋能的认知能力。生物可信的脉冲脑模型，例如皮层、基底节和杏仁核，具有实现类生物大脑认知能力的更大潜力。贝叶斯置信传播神经网络（BCPNN）是一种生物可信的皮层脉冲模型。实时的人尺度BCPNN模型需要162 TFlops/s的计算力、50 TBs的突触权重存储，并以200 TBs的带宽访问。脉冲带宽相对较低，为250 GBs/s。已在Tesla K80 GPU上实现了啮齿动物尺度BCPNN的手动优化实现，需要3 kW，我们由此推算人尺度网络将需要3 MW。这些功耗数值排除了此类实现作为嵌入式系统中先进认知引擎进行现场部署的可能性。本文报告的关键创新在于：以定制3D DRAM的28 nm技术将实时BCPNN作为定制平铺ASIC实现是可行且负担得起的——eBrain II——对于人尺度皮层模型消耗3 kWs，对于啮齿动物尺度皮层模型消耗12 W。此类实现完全满足现场部署的需求。
引用
@article{arxiv.1911.00889,
title = {eBrainII: A 3 kW Realtime Custom 3D DRAM integrated ASIC implementation of a Biologically Plausible Model of a Human Scale Cortex},
author = {Dimitrios Stathis and Chirag Sudarshan and Yu Yang and Matthias Jung and Syed Asad Mohamad Hasan Jafri and Christian Weis and Ahmed Hemani and Anders Lansner and Norbert Wehn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.00889},
year = {2022}
}