4ビットのシナプス重み解像度は十分か？ – ニューロモーフィックハードウェアにおけるスパイクタイミング依存可塑性を促進するための制約

大規模なニューロモーフィックハードウェアシステムは、通常、詳細レベルと必要なチップリソースとのトレードオフを抱えています。特にスパイクタイミング依存可塑性を実装する際には、リソースの削減が浮動小数点精度と比較して制限をもたらします。設計上、リソースを節約する自然な修正は、シナプス重みの解像度を低下させることです。本研究では、個々の重みのランダムウォークからスパイキングニューラルネットワークのコンピュータシミュレーションまで、シナプス重みの離散化が異なるレベルに与える影響の推定を行います。FACETSウエハースケールハードウェアシステムは、シナプス重みの4ビット解像度を提供し、私たちのネットワークベンチマークの範囲内で十分であることが示されています。私たちの結果は、カスタマイズされた混合信号シナプスのさらなる制約を考慮すると、解像度を上げることが有益ではない可能性があることを示しています。さらに、生産の欠陥による変動も調査され、提示された研究の文脈では重要でないことが示されています。私たちの結果は、ハードウェア制約のあるシナプスを設定し構成するための一般的な枠組みを表しています。大規模シミュレーションに特化した他のバックエンドに対する重みの離散化がどのように考慮されるべきかを提案します。したがって、私たちの良好なハードウェア検証慣行の提案は、ハードウェア開発者と神経科学者間の相乗効果を生む可能性があります。