CTT-Based Scalable Neuromorphic Architecture
Notice bibliographique
Résumé
A novel spiking neuromorphic architecture is presented in this paper. The architecture is based on charge-trap transistors (CTTs) which are experimentally-verified compute-in-memory devices. The proposed low-power scalable architecture targets large neural network applications, such as machine learning tasks and emulation of brain connectivity networks. Data within the proposed architecture is encoded using a number of spikes approach. The CTT-based synapses receive Gaussian spikes, the most energy-efficient waveform for communication, as inputs from other neurons, the spikes are multiplied by synaptic weights and accumulated. The neuron, designed using a leaky integrate and fire model, generates a similar spike at the output. The proposed architecture is compared to literature and exhibits superior parameters. The neuron (including the synaptic array) occupies an area of$178.25~\mu \text{m}^{2}$, supporting 5.6k neurons and 560k synapses per mm2, as well as exhibits low energy per synaptic operation of 8 pJ. To validate the proposed architecture, a single neuron was designed and evaluated as a binary classifier for two numbers from the MNIST data set. The accuracy, recall, and precision of the hardware neuron for the binary classification task are, respectively, 99.2%, 99.5%, and 98.6% (similar to results from other reported works).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».