Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/2710
Title: Энергоэффективное биоморфное импульсное кодирование информации в электронных нейронах для входного блока нейропроцессора
Other Titles: Energy efficient biomorphic pulse information coding in electronic neurons for the entrance unit of the neuroprocessor
Authors: Писарев, А. Д.
Pisarev, A. D.
Keywords: наноэлектроника; нейронные сети; распределенные вычисления; биоморфный нейропроцессор; комбинированный кроссбар; мемристор; nanoelectronics; neural networks; distributed computing; biomorphic neuroprocessor; combined crossbar; memristor
Issue Date: 2019
Publisher: Тюменский государственный университет
Citation: Писарев, А. Д. Энергоэффективное биоморфное импульсное кодирование информации в электронных нейронах для входного блока нейропроцессора / А. Д. Писарев // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика / главный редактор А. Б. Шабаров. – Тюмень, 2019. – Т. 5, № 3. – С. 186-212.
Abstract: Статья посвящена реализации во входном блоке нейропроцессора некоторых известных принципов информационной работы биологических систем, в том числе спайкового кодирования информации, применяемого в моделях нейронных сетей последнего поколения. Развитие современных нейросетевых ИТ порождает ряд актуальных задач, находящихся на стыке нескольких научных дисциплин. Одна из них заключается в создании аппаратной платформы – нейропроцессора для энергоэффективной работы нейросетей. Разработка нанотехнологии основных блоков нейропроцессора в последнее время ведется на основе комбинированных мемристорных сверхбольших логических и запоминающих матриц. Топология матриц построена по принципу максимальной интеграции программируемых связей между узлами. В настоящей статье описан способ реализации биоморфной нейронной функциональности на базе программируемых связей высокоинтегрированной 3D-логической матрицы. Во введении статьи основное внимание сконцентрировано на проблеме достижения энергоэффективности работы аппаратных средств, применяемых для моделирования нейронных сетей. В основной части исследования проанализированы известные факты принципов передачи и обработки информации в биологических системах с точки зрения реализации их во входном блоке нейропроцессора. В тексте рассмотрена схема электронного нейрона, реализуемая на базе элементов 3D-логической матрицы. Представлен импульсный способ кодирования входной информации, который наиболее реалистично отражает принцип работы сенсорной биологической нейронной системы. Проанализирована модель электронного нейрона для выбора диапазонов технологических параметров в реальной схеме 3D-логической матрицы. Показана реализация дизъюнктивных нормальных форм на примере работы логической функции во входном блоке нейропроцессора. Представлены результаты моделирования фрагментов электрических цепей с мемристорами 3D-логической матрицы в режиме программирования. Биоморфное импульсное кодирование стандартных цифровых сигналов позволяет достичь высокой степени энергоэффективности работы логических элементов нейропроцессора за счет уменьшения количества срабатываний вентилей. Энергоэффективность дает возможность преодолеть тепловое ограничение масштабируемой технологии трехмерной компоновки элементов в мемристорных кроссбарах.
This article studies the implementation of some well-known principles of information work of biological systems in the input unit of the neuroprocessor, including spike coding of information used in models of neural networks of the latest generation. The development of modern neural network IT gives rise to a number of urgent tasks at the junction of several scientific disciplines. One of them is to create a hardware platform – a neuroprocessor for energy-efficient operation of neural networks. Recently, the development of nanotechnology of the main units of the neuroprocessor relies on combined memristor super-large logical and storage matrices. The matrix topology is built on the principle of maximum integration of programmable links between nodes. This article describes a method for implementing biomorphic neural functionality based on programmable links of a highly integrated 3D logic matrix. This paper focuses on the problem of achieving energy efficiency of the hardware used to model neural networks. The main part analyzes the known facts of the principles of information transfer and processing in biological systems from the point of view of their implementation in the input unit of the neuroprocessor. The author deals with the scheme of an electronic neuron implemented based on elements of a 3D logical matrix. A pulsed method of encoding input information is presented, which most realistically reflects the principle of operation of a sensory biological neural system. The model of an electronic neuron for selecting ranges of technological parameters in a real 3D logic matrix scheme is analyzed. The implementation of disjunctively normal forms is shown, using the logic function in the input unit of a neuroprocessor as an example. The results of modeling fragments of electric circuits with memristors of a 3D logical matrix in programming mode are presented. The author concludes that biomorphic pulse coding of standard digital signals allows achieving a high degree of energy efficiency of the logic elements of the neuroprocessor by reducing the number of valve operations. Energy efficiency makes it possible to overcome the thermal limitation of the scalable technology of three-dimensional layout of elements in memristor crossbars.
URI: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/2710
ISSN: 2411-7978
2500-3526
Appears in Collections:Вестник ТюмГУ: Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика

Files in This Item:
File SizeFormat 
186_212.pdf1.01 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.