AI-SEEYOU

เมื่อ In-memory Computing มาบรรจบกับ Spiking Neural Networks: มุมมองจากการออกแบบร่วม Device-Circuit-System-and-Algorithm เมื่อ In-memory Computing มาบรรจบกับ Spiking Neural Networks: มุมมองจากการออกแบบร่วม Device-Circuit-System-and-Algorithm ในยุคสมัยที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดด ความต้องการระบบประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูงและใช้พลังงานต่ำยิ่งทวีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ หนึ่งในแนวทางที่น่าสนใจและได้รับความสนใจอย่างมากในปัจจุบัน คือ การผสานรวมเทคโนโลยี In-memory Computing (IMC) เข้ากับ Spiking Neural Networks (SNNs) ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์อย่างใกล้ชิด บทความนี้นำเสนอมุมมองเชิงลึกเกี่ยวกับการผสานรวมเทคโนโลยี IMC และ SNNs โดยมุ่งเน้นไปที่การออกแบบร่วม Device-Circuit-System-and-Algorithm เพื่อปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของเทคโนโลยีทั้งสอง 1. In-memory Computing (IMC): การประมวลผลข้อมูล ณ ตำแหน่งจัดเก็บ IMC เป็นกระบวนทัศน์ใหม่ของการประมวลผลข้อมูล ที่แตกต่างจากสถาปัตยกรรมแบบ Von Neumann ดั้งเดิม โดย IMC จะท...

Sparsity-Aware Hardware-Software Co-Design of Spiking Neural Networks: ภาพรวม Sparsity-Aware Hardware-Software Co-Design of Spiking Neural Networks: ภาพรวม ในโลกที่การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว Spiking Neural Networks (SNNs) ได้รับความสนใจอย่างมากในฐานะสถาปัตยกรรมระบบประสาทแบบใหม่ที่มีศักยภาพในการประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง SNNs เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์โดยใช้ spikes หรือพัลส์ของกิจกรรมทางไฟฟ้าในการสื่อสาร ซึ่งแตกต่างจากโครงข่ายประสาทเทียมแบบดั้งเดิม (ANNs) ที่ใช้ค่าต่อเนื่อง ความโดดเด่นของ SNNs อยู่ที่ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่อง (sparse) ซึ่งนำไปสู่การใช้พลังงานที่น้อยลงและความเร็วในการประมวลผลที่สูงขึ้น บทความนี้จะนำเสนอภาพรวมของ Sparsity-Aware Hardware-Software Co-Design of Spiking Neural Networks ซึ่งเป็นแนวทางการออกแบบที่มุ่งเน้นการใช้ประโยชน์จาก sparsity ของ SNNs เพื่อสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุด Sparsity: กุญแจสำคัญสู่ประสิทธิภาพ Sparsity ใน SNNs หมายถึงการที่ neurons ส่วนใหญ่ไม่ได้ทำงานพร้อ...