מבוא לאנרגיה-Efficient Neural Signal Processing Hardware

חומרת עיבוד אותות עצבית מהווה את עמוד השדרה של מערכת אקולוגית מורחבת במהירות של ממשקי מחשב במוח (BCIs), מכשירים רפואיים מושתלים, ומערכות AI קצה המפרשות פעילות עצבית בזמן אמת, שכן טכנולוגיות אלה נעות ממעבדות מחקר ליישומים קליניים וצרכנניים, הביקוש לחומרה שעלולה לעבד נתונים עצביים בעלי עוצמה גבוהה עם צריכת חשמל מינימלית הפך להיות חסכוני יותר; הוא דרישה בסיסית עבור הדור הזה של מערכת העצבים נמוכה, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, על בסיס של מערכות אבטחה עצבית, על בסיס קבוע, על בסיס קבוע, על בסיס קבוע, על בסיס קבוע, על גבי מערכת העצבים, על גבי מערכת העצבים, על ידי מערכת העצבים, על בסיס קבוע, על בסיס קבוע, על ידי מערכת העצבים, על ידי מערכת העצבים, על ידי מערכת אנרגיה מינימלית, על ידי מערכת אנרגיה מינימלית, על ידי מערכת אנרגיה מינימלית, על ידי מערכת אנרגיה נמוכה, על ידי מערכת העצבים, על ידי מערכת אנרגיה מינימלית, על ידי מערכת העצבים, אשר חייב לפעול, על בסיס קבוע, על ידי מערכת אנרגיה מינימלית, על ידי מערכת אנרגיה, על ידי מערכת העצבים, אשר חייב לפעול, על ידי שימוש בצריכת אנרגיה מינימלית, על ידי מערכת אנרגיה מינימלית, על ידי שימוש בבטיח

התפקיד הקריטי של יעילות האנרגיה

חומרה עצבית יעילה אנרגיה מתייחסת ישירות לכמה מגבלות מעשיות המגדירות את פריסת ממשקים עצביים.במכשירים מותאמים להשתלות כגון אלקטרו-קורטוגרפיה (ECoG) או ממריצים במוח עמוקים, פירוק חשמל חייב להישאר מתחת לכמה מילימטרים כדי למנוע חימום רקמות ונזקים תרמיים.

עיצובים יעילים באנרגיה תורמים יותר לעצםית רעש חשמלי שנוצר על ידי מעבר גבוה או רגולציה מתח.ביישומים רבים הקלטה עצבית, אות amplitude הוא על סדר microvolts, מה שהופך את המערכת רגישה מאוד להפרעה מאלקטרוניקה כוח.על ידי הורדת כוח הכולל של שואבת כוח ושימוש בחלוקת זהירה של בלוקים אנלוגיים ודיגיטליים, מעצבים יכולים לשמור על יחס האותות הכרחי (NRS) בעודוחזק את החשיבות של אנרגיה אמיתית.

אסטרטגיות עיצוב חיוניות עבור UL-Power Hardware

שיטות עיצוב מעגל נמוך עוצמה

בדרגה הטרנזיטור פותחו מגוון טכניקות כדי להפחית את צריכת החשמל ללא ביצוע מקרי הקרבה:0Sub-threshold ActionFLT:1, שבו טרנזיסטורים מוטים מתחת למתח סף שלהם, מאפשר כוח דינמי נמוך מאוד עלות מהירות מופחתת.

טכניקה נוספת היא (FLT:0) גלימה ועוצמה של גלות חשמל (Gatepherph) 1:1, אשר disables שעון אותות או להסיר לחלוטין את הכוח של תת-תחומי פעולה לא פעיל.במעבד אותות עצביים, ערוצים רבים עשויים להיות quiescent בין ספייקטים; כוח פיזור ערוצים אלה יכול להניב חיסכון דרמטי (למשל, nm או קטן יותר) מתחים אנפירים נמוכים יותר, כאשר הם יכולים להפחתת הדליפות אנרגיה מתקדמת יותר, עם קיבולת גבוהה יותר, עם זאת, עם קיבולת גבוהה יותר, עם קיבולת גבוהה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת גבוהה יותר, עם קיבולת גבוהה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת גבוהה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת גבוהה יותר, עם קיבולת גבוהה יותר, עם קיבולת גבוהה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת גבוהה יותר, עם קיבולת נמוכה יותר, עם קיבולת גבוהה יותר, עם קיבולת גבוהה יותר קיבולת נמוכה יותר, עם

לחץ נתונים וניצול ספארי

נתונים עצביים לעתים קרובות מציגים מספר רב של אדמוניות וספארסיות.פוטנציאלי פעולה (ספירות) הם אירועים קצרים שהופרדו על ידי מרווחי זמן ארוכים יותר, ופוטנציאלי שדה מקומיים (LFPs) מכילים אנרגיה מרוכזת בלהקות נמוכות של קידוד DC.על ידי דחיסת נתונים מוקדם בשרשרת האותות, החומרה יכולה להפחית את נפח המידע שיש להעביר באופן אלחוטי או מאוחסן, ובכך לחסוך אנרגיה בדוגמיות הן בדגימות של חומרת והן ב-Ftecasting.

אלגוריתמים של אובדן ידידותיים להורדת חומרה, כגון דלה מודציה או הסתגלות של Modulation הדופק (ADPCM), ניתן ליישם עם ספירת שער מינימלית. גישות מתוחכמות יותר להשתמש ב-FLT:0 אפילו עיבוד מונע עיבוד שונה (FLT:1), במקום sampling ברציפות, המערכת רק רוכשת ומדרדרת נתונים כאשר עלייה של צלבים.

מחשוב משוער ל-Nural Acceleration

אלגוריתמי עיבוד אותות ניליים סובלים לעתים קרובות רמות מסוימות של טעות מספרית ללא תוצאות קליניות או ניסיוניות. (FLT:0) ,Approximate מחשובFLT:1 מנצל את הסובלנות הזו על ידי שימוש ביחידות קידוד פשוטות אשר צורכות פחות כוח עבור כל פעולה. לדוגמה, החלפת מכפילים מדויקים עם מכפילים דביקים או סלקטיביים יכול להפחית את הכוח הדינמי על ידי 30–50% עם השפעה מינימלית על דיוק דומה, אפילו על ידי פחות מ-זמנית של 4 משימות חישובית של פחות.

מעצבים יכולים גם להשתמש ב- (FLT:0voltage over-scalingingingerfLT:1, שבו מתח האספקה יורד מתחת לרמה נומינלית, מה שגורם לשגיאות תזמון מזדמנות מופחתות באופן אלגוריתמי.טכניקה זו דורשת עיצוב משותף של האלגוריתם להיות בעל יכולת פעולה של שגיאה, אך כאשר הוא מוחל על הפקת חומרים עצביים או סיווג, זה יכול להביא רווחים משמעותיים של מחשוב עם הדבקה וזיהוי נמוך (p) באמצעות שיטת אבטחה נמוכה יותר.

אדריכלות: Innovative Hardware

מחשוב נוירו-מורפי

חומרה נוירומורפית מחקה ישירות את המבנה והדינמיקה של רשתות עצביות ביולוגיות באמצעות נוירונים ספירה, סינפסות, ופלסטיקה תלויה בספיגה (STDP) בניגוד לאדריכלות פון נוימן קונבנציונלית שמעבורת נתונים בין מעבד זיכרון למעבד, מערכות נוירומורפיות מבצעות חישוב וזיכרון ביחידות המופעלות על ידי אינטל, המונעות עלות עלות עלות עלות עלות עלות עלות אנרגיה של תנועה נתונים ומפעילות רק כאשר הן מתרחשות רק נוירונים נמוכים של מיליוני תאים כמו אלה.

לעיבוד אותות עצביים, שבבי נוירומורפיים ניתן לתכנן כדי לרוץ מיון, מרתיע, ואפילו אלגוריתמים גירויים סגורים ישירות על האירועים העצביים המתועדים, כי הייצוג הוא עצום, לא המרה אנלוגית-דיגיטלית של האות המלא יש צורך; במקום זאת, קצה החזית יכול לייצר באופן ישיר ספייקטים באמצעות מעגל דל-קוד או שילוב-ואש.

ניתוח ותהליכים מעורבים-Signal

מעגלים אנליסטים יש יתרונות מהותיים עבור חישובים עצביים מסוימים, כגון סינון, הדגימה ואינטגרציה, כי הם מעבדים אותות בשטח מתמשך, קבוע-אמפלוט ללא רעש קוונטי והחלפת כוח של לוגיקה דיגיטלית.FLT:0Analog לפני הניתוחים הקדמיים עם רווח יזום וניתוק מסנן 1FLT 1 לצרוך רק כמה מיקרו-וואט להשגת מתאם אנרגיה מורכב (מתאים) עם חומר נפץ אחד, כגון קיבולת קיבולת גבוהה יותר, או קיבולת).

עם זאת, מערכות אנלוגיות טהורות סובלות מגמישות מוגבלת, אי התאמה, וצטברות רעש.פשרה פופולרית היא (FLT:0mixed-signal processingFLT:1), שבו פעולות החזית הקריטיות נותרו אנלוגיות בעוד דיגיטציה מתרחשת מאוחר יותר בקצב נמוך או ברזולוציה היברידית, יש מספר קטן של ADCs משותפים באמצעות זמן-divisionx מרובים, צמצום האזור האנלוגי והשגת התנגשויות דיגיטליות מתקדמות יותר מאשר שילוב של שימוש במקרים של יעילות משולבת של חומרים מתקדמים (CRMICO-C) עם יעילות משולבת באופן מלא יותר מאשר שילוב של שימוש בטכניקות מתקדמות יותר.

In-Memory Computing

בעיצובים דיגיטליים קונבנציונליים, העלות האנרגיה של העברת נתונים בין יחידות זיכרון ועיבוד לעתים קרובות שולטת על כוח מוחלט. in-memory מחשוב (IMC) מתייחסת לכך על ידי ביצוע פעולות קידוד ישירות בתוך מערך הזיכרון, באמצעות מכשירים חדשים כגון FLT:0:0resistive RAM (RRAM) או זיכרון שינוי שלב (PC)FLT:1 במערך IMC, אנלוגיות להוסיף על פני תאים מרובים כדי ליישם את הזיכרון לדחיסה יעילה במיוחד.

ההפגנות האחרונות הראו כי מאיצים מבוססי IMC יכולים להשיג יעילות אנרגיה העולה על 10 TOPS / W (פעולות טרה לשנייה לוואט) עבור דיוק 8 סיביות - הרבה יותר טוב ממעבדים דיגיטליים קונבנציונליים.יתר על כן, האופי הלא-אי-אי-אי-אי-אי-אי-האי-אי-אי-האי-הנע של שבבים PCM או RRAM מאפשר הפעלה מיידית, שהיא בעלת ערך עבור מכשירים בעלי ערך עבור חובה לחסוך כוח, כולל לחץ גבוה, כלומר, כלומר, יש צורך בממשקים, כולל לחץ על פני מערכת ההפעלה של ממשקים מאובטחים, כולל לחץ על פני מערכת ההפעלה, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, יש צורך בממשקים מאובטחים מאובטחים, כלומר, יש צורך בממשק יעיל עבור ממשק אבטחה, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, יש צורך בממשקים, כלומר, יש צורך בממשקים, על פני מערכת הפעלה מיידית, כלומר, כלומר, יש צורך בממשק יעיל עבור ממשק אבטחה, על מנת לפצות על פני מערכת ההפעלה של שבבים, על פני מערכת ההפעלה של אבטחה, על פני מערכת ההפעלה של שבבים, על פני מערכת הפעלה מיידית על פני מערכת ההפעלה של שבבים מאובטח,

אתגרים בעיצוב אנרגיה-Efficient Neural Hardware

הוצאות מסחר

כל החלטה עיצובית בחומרת עיבוד אותות עצביים כוללת מסחר בין כוח, ביצועים, אזור ודיוק. הגדלת מספר ערוצי ההקלטות FLT:1 דורש יותר מגברי חזית, ADCs, ומשאבים לעיבוד דיגיטלי, אשר ישירות מעלה את צריכת החשמל.

בדומה לכך, (FLT:0) ,CDC, ליתר דיוק הסיווג של הדיוק של ה-IIFIRLT:1 (FLT:0) עבור מקודמים עצביים יותר, דורש בדרך כלל רשתות עצביות עמוקות יותר או דיסלקציה גבוהה יותר, אשר מגבירים את העומס חישובי חישובי או הדיוק הפחת יכולים להפחית את זה, אבל יש סיכון לאבד מידע קריטי עבור אלגוריתמים ספציפיים לשימוש ב-Ricercooking.

ניהול תרמי במכשירים לא מותאמים

עבור מכשירים מושתלים במוח או חוט השדרה, התקציב התרמי הדוק מאוד.FLT:0Tissue חימום מעל 1-2C יכול לגרום למוות תאים ותגובות דלקתיות של 1LT:1, הגבלת כל פיזור הכוח הכולל של השתל לרקב חשמלי מוגבל רק לרכיבי חשמל בודדים (כולל אלקטרוניקה עצמם הם יעילים, מעגלי ניהול חשמל וטענות אלחוטיות יכול לייצר כתמים חמים על ידי חימום מוגבל).

חומרים וטכנולוגיה תהליכים

חומרים מתפתחים כגון:0 (שניים-ממדיים) (למשל, MoS2, גרפן)FLT:1 ו-FLT:2-מכפים למחצה מקיפים (למשל, MoS2, גרף) יכולים בסופו של דבר לפעול בממשקים עצביים מתקדמים יותר, אשר יכולים להתאים את התכונות המכאניות של רקמות העצביות והאמינות של חומרים אלה עדיין מתפתחים גבוה-אנרגיה של CMFercreatives, אך ורקמות גבוהה יותר, אך ניתן להפחית חומרים אלה, אך ורקמות חומרים אלה, אך ורקמותרפיים חשמליים, אך ורקמותרפיים, אך ורקמותרפיים, אך ורקמותיים, אם כי הם יכולים להפחית את החומרים המשתנים, אם כי הם בעלי יכולת גבוהה יותר, לעומת זאת, אם כי הם יכולים להפחית חומרים אלה, אם כי הם יכולים להפחית את החומרים הדליקופים חשמליים, אם כי הם בעלי יכולת גבוהה יותר, אם כי הם בעלי יכולת גבוהה יותר, אם כי הם בעלי יכולת גבוהה יותר, אם כי הם בעלי יכולת גבוהה יותר, מ-FDFDFDFDFlowFFFFlowerlifpicd) חומרים אלה, אם כי הם יכולים להפחית חומרים אלה, אם כי הם יכולים להפחית חומרים אלה, אם כי הם חומרים

כיוונים עתידיים ומחקר פתוח

Machine Learning for Hardware Optimization

(המכונה למידה (ML) משמשת יותר ויותר לאוטומטי את העיצוב של חומרה עצבית יעילה באנרגיה.לדוגמה, למידה חיזוק יכול לחקור את הבורסות בין בלוקים אנלוגיים לעיבוד דיגיטלי כדי למצוא ארכיטקטורות Pareto-optimal.טכניקות AutoML יכולות לכוון היפרפרפרפרפרפרפרמטרים של רשתות עצביות המיועדות לקוד ASICs כדי למזער את העוצמה תוך שמירה על דיוק.

שילוב heterogeneous ו- Advanced Packaging

כדי לענות על הדרישות המנוגדות של ביצועים גבוהים וכוח נמוך, מעצבים פונים ל-FLT:0heterogeneous אינטגרציה אלחוטית FLT:1, שבו שבבים שנבנו בטכנולוגיות תהליכים שונות (למשל, CMOS עבור לוגיקה דיגיטלית, SiGe BiCMOS עבור RF, ומ-MeMS עבור חיישנים) הם מחסנים או מתואמים יחד.זה מאפשר לכל פונקציה להיות מיושם בטכנולוגיה אופטימלית, תוך שמירה על רמה נמוכה של אלקטרו-חום, ללא קשר אווירי תיבות של אנרגיה נמוכה, ללא קשר אלקטרו-אוויריאקומטיים, ללא קשר אלקטרו-אוויריאקגני, ללא תדריאקדמי, ללא CMDIC נמוך, ללא מחסנים, ללא מחסנים, ללא קשר אלקטרו-אווירי רגיל, ללא אות אלקטרו-אוויריגלמינלי, ללא קשר אלקטרו-אוויריאקגני, ללא קשר אלקטרו-אוויריאקמיטיבי, ללא אותות עצביים, ללא קשר סטנדרטיים, ללא תדרים, ללא קשר אלקטרו-אוויריגלמיים, ללא קשר סטנדרטי, ללא קשר אלקטרו-אוויריגלמיטיבי, ללא תדריגלמיטיבי, ללא תדריגלמיטיבי, ללא תדריגלמינלי, ללא תדריגלמיטיבי, ללא תדרי

מערכות סגורות והתאמה

חומרה עצבית עתידית תשלב ככל הנראה את יכולות התצורה של FLT:0 (FLT:0) יכולות לעטוף את יכולות ה-FLT (FLT) 1:1 כאשר גירוי מועבר על בסיס קידוד עצבי בזמן אמת, הדורש לא רק כוח נמוך, אלא גם מהירויות אולטרה-סגולות של חומרת אנרגיה שיכולה לעבד אותות וליצור פעימות גירוי בתוך מספר שניות בלבד, הן קריטיות עבור יישומים טיפוליים כגון גירוי תגובתי לאפילפסיה.

חשמל אלחוטי ועברת נתונים

(ה) ביטול הצורך בסוללה פיזית היא המטרה הסופית עבור רבים מושתלים לפני הספירה:0Wireless Power transfer (WPT)veFLT:1 באמצעות הפיכה בלתי נמנעת או אולטרסאונד יכול לספק מילימטרים של כוח להשתלת עמוק, אבל יעילות טיפות עם מרחק וטעימים של אנרגיה על ידי דחיסה נמוכה (pine) עם לחץ חשמלי נמוך, או אימפולס חשמלי נמוך (מספק) עם לחץ דם נמוך.

מסקנה

תכנון חומרה עיבוד אותות עצביים יעילה באנרגיה דורש גישה רבת פנים המשתרעת על ידי טכניקות מעגליות, חדשנות ארכיטקטורת, חומרים מדע, ו- אלגוריתם co-designic co-oriented. על ידי אימוץ שיטות מעגלים בעלות כוח נמוך כגון ניתוח תת-קרקעי, כוח קידוד כוח, ו- ליד דחיסה מחשוב, מעצבים יכולים להפחית באופן דרמטי את היעילות האנרגטית של חומרים הקשורים ל-מיטיביים ללא שינוי נתונים.

עם זאת, אתגרים משמעותיים נשארים איזון בין כוח, דיוק, בטיחות תרמית, במיוחד עבור מכשירים מושתלים.מחקר מתמשך בחומרים חדשים, שילוב heterogeneous, ואוטומציה עיצוב מונע מכונה הוא לדחוף את הגבולות של מה אפשרי. as טכנולוגיות אלה בוגר, אנו יכולים לצפות דור חדש של חומרה עצבית כי הוא לא רק יותר יעיל אנרגיה, אלא גם מסוגל, המאפשרת יישומים עצביים עצומים, וטכנולוגיות אנושיות, אלא גם מותאמות אישית, אבל הם מתכנתים, אבל הם מתכנתים מתקדמים, אבל הם מתכנתים, אבל הם מתכנתים מתקדמים, אבל הם תואמים את האינטראקציה עם זאת, אבל הם מתכנתים, אבל מתכנתים מתקדמים, אבל מתכנתים, מתכנתים מתקדמים, אבל הם מתכנתים, אבל הם מותאמים אישית, אבל הם מתכנתים מתקדמים, אבל הם מתכנתים, אבל הם מתכנתים מתקדמים, אבל הם מתכנתים מתקדמים, אבל מתכנתים, מתכנתים מתכנתים, אבל מתכנתים, מתכנתים מתקדמים, תואמים תואמים תואמים מתכנתים מתכנתים מתכנתים, אבל הם מתכנתים פוטנציאליים, אבל מתכנתים פוטנציאליים, אבל הם מתכנתים מתקדמים, אבל הם מתכנתים מתקדמים, אבל הם מתכנתים, אבל הם מתכנתים מתכנתים מתכנתים מתקדמים מתכנתים מתכנתים מתכנתים מתכנתים מתכנתים מותאמים אישית,

(ב) ◄ [13]

  • ג'יי פארק ואל, "A 0.8 V, 1.2 μW / Channel Neural Recording IC עם Event-Driven Spike Detection", FLT:0IEEE Journal of Solid-State CircuitsFLT:1, 2021.FLT:2(IE Xplore) FLT 3
  • (ב) "ויאמר רבי: "ויאמרו: רבני מוחין עם על-ידי לימוד" (ב) "ה-"FLT:0IEEE Microphphal 1: 1, 2018FLT:2(EE Xplore)cioFLT 3:0IE Xplore)" 3
  • (ב) "ה' י' א' א'" (במדבר כ"ד) "ב" (במדבר כ"ד, כ"ב)" (ב) ,ב) ,"ב) ,"ב[[1924]], [[1924]]
  • (ב) "הופנה מהדף מחשוב נמוך-עוצמה של צומת-אל" (אנ') "(א)" (ב)"ה-"א)" (ב)"ב)"ה-"ה-"ה-"ה')" (ב')"ה') ב'[[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]]]]
  • (ב) "השילוב האכזרי של הקלטה ניאלית ו-Stimulation ASICs for Closed-Loop Implants" (צילום: ⁇ )