Suatu teknik untuk meningkatkan masa pakai sistem neuromorfik yang dapat digunakan
Computer

Suatu teknik untuk meningkatkan masa pakai sistem neuromorfik yang dapat digunakan


Kredit: Titirsha et al.

Dalam beberapa tahun terakhir, para insinyur di seluruh dunia telah mencoba mengembangkan sistem komputasi neuromorfik yang semakin canggih dan efisien, perangkat yang meniru struktur neuro-biologis sistem saraf pusat. Karena arsitekturnya yang terinspirasi oleh bio, sistem ini dapat sangat diinginkan untuk menjalankan algoritme pembelajaran mesin (AI) dan alat kecerdasan buatan (AI) lainnya.

Sayangnya, sel memori yang mengimplementasikan koneksi mirip sinapsis dalam sistem ini memiliki daya tahan tulis yang terbatas. Ini pada dasarnya berarti bahwa mereka dapat diprogram dengan andal dalam jumlah terbatas sebelum mereka mulai menunjukkan tanda-tanda ‘penuaan’ dan kemunduran. Ini bisa menjadi masalah, karena sel memori ‘tua’ sering menyebabkan kesalahan fungsional dalam program yang dijalankan oleh perangkat neuromorfik.

Untuk mengatasi tantangan ini, para peneliti di Drexel University dan University of California- Irvine menciptakan e-Spine, sebuah teknik yang dapat meningkatkan masa pakai sistem neuromorfik. Teknik ini, yang disajikan dalam makalah yang diterbitkan sebelumnya di arXiv, memastikan bahwa sinapsis buatan dengan aktivasi yang lebih tinggi diimplementasikan pada memristor dengan daya tahan yang lebih tinggi.

“Melalui simulasi sirkuit pada node teknologi sub-mikron, kami menunjukkan bahwa sel memori dalam sistem neuromorfik dapat memiliki perbedaan yang signifikan dalam daya tahan tulis,” kata Anup Das, salah satu peneliti yang melakukan penelitian tersebut, kepada TechXplore. “Kami menyebut sel yang memiliki sel kuat dengan daya tahan tinggi. Perbedaan ketahanan disebabkan oleh variasi arus yang menyebar melalui sel yang berbeda dalam suatu sistem.”

Pada dasarnya, jika sel yang disebut Das dan rekannya sebagai ‘lebih lemah’ banyak digunakan (yaitu, ketika sinapsis yang dipetakan ke sel-sel ini terlalu sering diaktifkan), mereka akan menua lebih cepat. Ini dapat berdampak buruk pada kegunaan keseluruhan sistem, menyebabkan lebih banyak kesalahan.

Tujuan utama dari studi yang dilakukan oleh para peneliti adalah untuk menganalisis beban kerja algoritma ML / AI dan memetakan sinapsisnya ke sel memori dalam sistem neuromorfik yang menjalankannya. Pada akhirnya, mereka ingin memastikan bahwa sinapsis yang menunjukkan aktivasi lebih tinggi dipetakan ke sel yang lebih kuat.

Untuk mencapai tujuan mereka, Das dan rekannya mengembangkan teknik yang disebut eSpine, yang secara otomatis memetakan elemen sinaptik jaringan saraf tiruan ke sel memori sistem neuromorfik. Ini pada akhirnya dapat menyeimbangkan daya tahan sel memori dalam sistem komputasi neuromorfik dan meningkatkan masa pakai mereka yang dapat digunakan.

“Masalah dalam menemukan solusi pemetaan beban kerja ML / AI pada sistem neuromorfik merupakan masalah optimasi kombinatorial, yaitu NP-complete yang tidak dapat diselesaikan dalam waktu polinomial,” kata Das. “Kami menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO), metode komputasi yang menemukan solusi untuk masalah pengoptimalan dengan secara berulang mencoba meningkatkan solusi kandidat terkait dengan ukuran kualitas tertentu.”

Dalam konteks studi para peneliti, istilah ‘kualitas’ mengacu pada masa hidup sistem neuromorfik, yang diukur dengan mencatat aktivasi sel terlemahnya. Teknik PSO terinspirasi oleh perilaku swarm pada hewan, seperti perilaku burung yang berkelompok dan bersekolah.

“Untuk setiap solusi yang dihasilkan algoritme PSO, eSpine memetakan sinapsis ke sel memori dengan menganalisis aktivasi sinaptik dalam setiap beban kerja,” jelas Das. “Sinapsis dengan aktivasi yang lebih tinggi dipetakan ke sel yang lebih kuat dan sebaliknya. Akhirnya, ketika PSO menemukan solusi terbaik, daya tahan rata-rata sel yang lebih lemah meningkat secara signifikan.”

Teknik yang dirancang oleh Das dan rekan-rekannya mengurangi hambatan daya tahan sel memori sistem neuromorfik murni dari perspektif pemetaan perangkat lunak. Proses ini dapat dilihat sebagai ekivalen dengan operasi penyeimbangan beban yang dilakukan oleh sistem operasi (OS) di komputer konvensional.

Berbeda dengan teknik lain untuk meningkatkan masa pakai sistem neuromorfik yang dapat digunakan, eSpine tidak memerlukan tindakan atau keterlibatan atas nama pengembang. Selain itu, ini tidak mempengaruhi atau mengubah perangkat keras dan antarmuka sistem.

Para peneliti mengevaluasi teknik yang mereka kembangkan dalam serangkaian eksperimen. Hebatnya, mereka menemukan bahwa hal itu menyebabkan masa hidup yang dapat digunakan 3,5 kali lebih tinggi daripada yang dicapai dengan menggunakan metode canggih lainnya untuk memperpanjang masa hidup sistem neuromorfik.

“Temuan kunci dalam makalah kami adalah bahwa daya tahan sel memori bervariasi secara signifikan dalam sistem neuromorfik dan variasi tersebut disebabkan oleh variasi arus yang menyebar melalui sel memori,” kata Das. “Variasi ketahanan menjadi lebih kritis pada tegangan dan suhu yang ditinggikan.”

Biasanya, jika sistem neuromorfik dirancang untuk beroperasi selama kurang lebih 10 tahun, teknik pemetaan sinaps sewenang-wenang dapat menurunkan masa pakai yang dapat digunakan menjadi dua tahun. Dengan memetakan sinapsis dengan aktivasi yang lebih tinggi ke sel memori yang lebih kuat, eSpine dapat meningkatkan masa pakai sistem yang sama menjadi tujuh tahun.

Di masa depan, teknik yang dirancang oleh tim peneliti ini terbukti sangat berharga, karena dapat membantu memperpanjang masa hidup dan meningkatkan daya tahan berbagai perangkat neuromorfik. Dalam studi berikutnya, Das dan rekannya berharap untuk mengembangkan eSpine lebih lanjut untuk mengatasi keterbatasan sistem neuromorfik lainnya.

“Sel memori yang lebih kuat juga lebih lambat untuk diakses, yang berarti bahwa mengaktifkan sel-sel ini secara sering akan menyebabkan kinerja yang lebih lambat,” kata Das. “Kedepannya, kami berencana untuk memperluas penelitian ini untuk juga mempertimbangkan perlambatan aplikasi.”


Komputasi neuromorfik dengan memristor


Informasi lebih lanjut:
Pemetaan yang sadar ketahanan terhadap jaringan saraf spiking ke perangkat keras neuromorfik. arXiv: 2103.05707 [cs.NE]. arxiv.org/abs/2103.05707

© 2021 Science X Network

Kutipan: eSpine: Sebuah teknik untuk meningkatkan masa pakai sistem neuromorfik yang dapat digunakan (2021, 13 April) diambil 13 April 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-04-espine-technique-usable-lifetime-neuromorphic.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten tersebut disediakan untuk tujuan informasi saja.




Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Pengeluaran HK