系统软件在神经形态计算能耗管理中的作用
神经与进化计算
2021-03-24 v1 硬件体系结构
摘要
诸如 DYNAPs 和 Loihi 等神经形态计算系统近来被引入计算领域，以提升机器学习程序尤其是基于脉冲神经网络（SNN）实现的程序的性能与能耗效率。神经形态系统的系统软件其作用是将大型机器学习模型（如具有众多神经元与突触的模型）进行聚类，并将这些聚类映射到硬件的计算资源上。本文中，我们针对神经形态硬件建立能耗模型，考量神经元与突触所耗功率，以及互连上通信脉冲所耗能量。基于此模型，我们首先评估系统软件在管理神经形态系统能耗中的作用。接着，我们提出一种简单的基于启发式的映射方法，将神经元与突触放置到计算资源上以降低能耗。我们使用 10 个机器学习应用评估该方法，结果表明所提映射方法显著降低了神经形态计算系统的能耗。
引用
@article{arxiv.2103.12231,
title = {On the Role of System Software in Energy Management of Neuromorphic Computing},
author = {Twisha Titirsha and Shihao Song and Adarsha Balaji and Anup Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.12231},
year = {2021}
}
备注
To appear in 18th Computer Frontiers 2021