2. Neuromorphic System Design Fundamentals

Dieses Kapitel bietet eine umfassende Untersuchung der grundlegenden Prinzipien, die dem Design neuromorpher Systeme zugrunde liegen, mit besonderem Schwerpunkt auf dem Spiking neuronaler Netzwerke (SNNs). Es beginnt mit der historischen Entwicklung des neuromorphen Engineering, das von Carver Mead eingeführt wurde, und seiner Entwicklung bei der Nachahmung neurobiologischer Strukturen mithilfe von VLSI-Systemen. Das Kapitel geht auf die einzigartigen Vorteile von SNNs ein, wie etwa ihr Potenzial für Energieeffizienz und Echtzeitverarbeitung, die für Anwendungen in stromsparenden Edge-Systemen und eingebetteten neuromorphen Geräten von entscheidender Bedeutung sind. Außerdem werden die verschiedenen Neuronenmodelle diskutiert, darunter die Leaky Integrate-and-Fire (LIF), Izhikevich und Hodgkin-Huxley-Modelle, die jeweils unterschiedliche Zielkonflikte zwischen biologischer Plausibilität und Recheneffizienz aufweisen. Das Kapitel untersucht außerdem verschiedene Lernalgorithmen wie Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) und Spike-Driven Synaptic Plasticity (SDSP), die für die adaptiven Lernfähigkeiten von SNNs unverzichtbar sind. Darüber hinaus werden verschiedene Speichertechnologien erforscht, darunter SRAM, eDRAM und Memristoren, die für die Emulation synaptischen Verhaltens und die effiziente Informationsverarbeitung von entscheidender Bedeutung sind. Das Kapitel befasst sich auch mit den Herausforderungen und Innovationen bei interneuronalen Kommunikationsprogrammen wie Address-Event Representation (AER) und Network-on-Chip (NoC) -Architekturen, die für skalierbare und effiziente neuromorphe Systeme von entscheidender Bedeutung sind. Insgesamt bietet dieses Kapitel einen umfassenden Überblick über die Designprinzipien, Technologien und Herausforderungen des neuromorphen Rechnens und bietet eine solide Grundlage für das Verständnis und die Weiterentwicklung dieses Spitzenbereichs.