The first-generation of BrainScaleS, also referred to as BrainScaleS-1, is a neuromorphic system for emulating large-scale networks of spiking neurons. Following a "physical modeling" principle, its VLSI circuits are designed to emulate the dynamics of biological examples: analog circuits implement neurons and synapses with time constants that arise from their electronic components' intrinsic properties. It operates in continuous time, with dynamics typically matching an acceleration factor of 10000 compared to the biological regime. A fault-tolerant design allows it to achieve wafer-scale integration despite unavoidable analog variability and component failures. In this paper, we present the commissioning process of a BrainScaleS-1 wafer module, providing a short description of the system's physical components, illustrating the steps taken during its assembly and the measures taken to operate it. Furthermore, we reflect on the system's development process and the lessons learned to conclude with a demonstration of its functionality by emulating a wafer-scale synchronous firing chain, the largest spiking network emulation ran with analog components and individual synapses to date.


翻译:BrainScaleS的第一代,也称为BrainScaleS-1,是一种神经形态学系统,可模拟大规模的脉冲神经元网络。其VLSI电路按照“物理建模”原理设计,模拟生物样本的动力学:模拟电路使用时间常数实现具有由其电子组件固有特性产生的时间常数的神经元和突触。它在连续时间中运作,其动态通常与生物体制相比达到10000倍的加速度因子。容错设计使其在避免不可避免的模拟变异和组件故障的情况下实现了晶片尺度的集成。在本文中,我们介绍了BrainScaleS-1晶片模块的投入过程,提供了系统物理组件的简短描述,说明了其组装和运行的步骤和措施。此外,我们还反思了系统的开发过程和所学到的经验教训,并通过模拟一个晶片规模的同步射击链来演示其功能,这是到目前为止使用模拟组件和单个突触运行的最大脉冲网络仿真。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
【图神经网络实用介绍】A practical introduction to GNNs - Part 1
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
【Uber AI新论文】持续元学习,Learning to Continually Learn
专知会员服务
35+阅读 · 2020年2月27日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
AI/ML/DNN硬件加速设计怎么入门?
StarryHeavensAbove
10+阅读 · 2018年12月4日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月12日
Arxiv
12+阅读 · 2022年4月30日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
AI/ML/DNN硬件加速设计怎么入门?
StarryHeavensAbove
10+阅读 · 2018年12月4日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员