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Résumé En imitant les neurones et les synapses du cerveau humain et en utilisant des réseaux neuronaux à spikes sur des puces neuromorphiques, l'informatique neuromorphique offre une intelligence machine prometteuse et économe en énergie. Comment emprunter les mécanismes dynamiques de haut niveau du cerveau pour aider l'informatique neuromorphique à réaliser des avantages énergétiques est une question fondamentale. Ce travail présente un système neuromorphique co-conçu orienté application algorithme-logiciel-matériel pour cette question. Tout d'abord, nous concevons et fabriquons une puce asynchrone appelée « Speck », un système de détection-calcul neuromorphique sur puce. Avec une puissance de repos du processeur de 0,42 mW, Speck peut satisfaire aux exigences matérielles du calcul dynamique : sans entrée, aucune énergie n'est consommée. Deuxièmement, nous découvrons le « déséquilibre dynamique » dans les réseaux neuronaux à spikes et développons un cadre basé sur l'attention pour atteindre les exigences algorithmiques du calcul dynamique : des entrées variées consomment de l'énergie avec une grande variance. Ensemble, nous démontrons un système neuromorphique avec une puissance en temps réel aussi basse que 0,70 mW. Ce travail exhibe les potentiels prometteurs de l'informatique neuromorphique avec sa nature asynchrone, événementielle, éparse et dynamique.
Yao et al. (Samedi) ont étudié cette question.