Fault-Tolerant-Driven Clustering for Large Scale Neuromorphic Computing Systems
Notice bibliographique
Résumé
Memristive crossbar-based neuromorphic computing systems (NCS) have been extensively investigated and applied to the neural networks due to the fast computation and low design cost. In most applications, neural networks are large and sparse, which violate the size limitations and high-density connections provided by the memristive crossbars. Besides, stuck-at-faults (SAFs) in the memristor devices significantly degrade the computing accuracy of NCS. In this paper, we propose a fault-driven clustering framework for NCS based on a set of unique size memristive crossbars, with consideration of both hardware cost and mapping success rate. First, in order to group the input neurons connected to different output neurons, we design a METIS-based clustering method by redefining the distance metric, to speed up the large-scale neural network partitioning and improve the fault tolerance of the memristive crossbar-based NCS, then map the synapses to a set of unique size crossbars. Second, a half transposition method is developed to address the extremely asymmetric clusters. The simulation results show that the proposed fault tolerance-aware clustering algorithm not only improves the mapping success rate and the hardware cost but also achieves speed-up. For example, for a large-scale neural network with four million synapses, the proposed framework can complete the algorithm in one hour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».