8. Practical Design of a Reconfigurable 3D-NoC-Based Neuromorphic System

Das Kapitel präsentiert eine detaillierte Untersuchung des praktischen Designs eines rekonfigurierbaren 3D-NoC-basierten neuromorphen Systems, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von Spiking Neuronalen Netzwerken (SNNs) und fortschrittlichen Hardware-Architekturen liegt. Es beginnt mit der Diskussion der Kodierungsmethoden in SNNs, einschließlich Koinzidenz, Rate und zeitlicher Kodierung sowie der Verwendung von Integrate-and-Fire-Neuronenmodellen. Das Kapitel beleuchtet die Vorteile dedizierter Mehrkern-Hardware-Architekturen für hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten und geringen Stromverbrauch, wodurch SNNs ideal für stromsparende Anwendungen wie eingebettete neuromorphe Geräte und medizinische Geräte sind. Die Architektur des R-NASH-Systems gliedert sich in vier Hauptphasen: Software, die die Erstellung neuronaler Netzwerkmodelle ausspioniert, Neuronenkarten, Laufzeitwartung und Lernmethoden. Das System nutzt einen 3D-IC-Ansatz, um die dreidimensionale Struktur des Gehirns zu replizieren. Dabei werden Neuronen und Synapsen zu Clustern oder Knoten organisiert, die über eine paketvermittelte, mesh-basierte 3D Network-on-Chip-Architektur (NoC) miteinander verbunden sind. Das Kapitel geht den Herausforderungen bei der Erstellung leichtgewichtiger Neuronen- und Synapsenarchitekturen, effizienter Codierungsmethoden für Aktionspotenziale und in-situ-Lern- und Tuning-Fähigkeiten nach. Es geht auch auf die große Herausforderung der Konnektivität ein, da die Anzahl der zu verbindenden Neuronen viel größer sein dürfte als die Anzahl der Kerne in herkömmlichen System-on-Chip (SoC) -Plattformen. Das R-NASH-System beinhaltet verschiedene Rekonfigurationstechniken, einschließlich adaptiver Schwellenwerte und Gewichtsnormalisierung, um seine Lernfähigkeiten zu verbessern. Das Kapitel schließt mit einer umfassenden Evaluierung der R-NASH-Plattform, die ihre Effizienz bei der Bewältigung anfänglicher Mapping-Herausforderungen und fehlertoleranter Ummappung sowie ihre Leistung bei Offline- und Online-Schulungen unter Verwendung des MNIST-Datensatzes demonstriert. Die Fallstudie von RNASH bietet eine einzigartige Perspektive auf die praktische Umsetzung neuromorpher Systeme und bietet wertvolle Einblicke in die Zukunft stromsparender Hochleistungsrechner.