Enerji-Efficient Neural Signal Processing Donanımına Giriş

Neural sinyal işleme donanımı, hızlı bir şekilde beyin-bilgisayar arayüzleri ekosistemini (BCIs), implant edilebilir tıbbi cihazlar ve gerçek zamanlı sinir aktivitelerini yorumlayan AI sistemleridir. Bu teknolojiler, araştırma laboratuvarlarından klinik ve tüketici uygulamaları ile hareket ederken, yüksek bant genişliğine sahip olan donanım talepleri acil hale getirir. Enerji verimliliği artık sadece arzu edilen bir özellik değildir; bu, sonraki düşük güç işleme donanımını şekillendiren cihazlar için güvenilir bir gerekliliktir.

Enerji Verimliliğinin Eleştirel Rolü

Enerji verimli bir sinir donanımı, sinir arabirimlerinin dağıtımını sınırlayan birkaç pratik kısıtlamaya doğrudan hitap eder.In implantable devices such as elektrocorticography (ECoG) dizileri veya derin beyin stimulatörler, güç dağılımı, büyük ölçekli kayıt kurulumlarında operasyonel maliyetleri azaltır ve güç bütçeleri olmadan daha fazla sinir kayıt tutmalı güç tasarrufu sağlar.

Enerji verimli tasarımları daha yüksek frekanslı geçiş veya gerilim yönetmeliği tarafından üretilen elektrik gürültüsünün kapatılması ile daha fazla katkıda bulunur. Birçok sinir kayıt uygulamalarında, sinyal amplitüdünikasyon, sistem, güç elektroniklerinden müdahale etmeyi çok hassas hale getirir. Tüm güç kesitlerini ve analog ve dijital blokların dikkatli bir şekilde bölümleme yaparak, tasarımcılar gerekli sinyal-to-noise oranını (SNR) koruyabilmektedir.

Low-Power Neural Donanım için Anahtar Tasarım Stratejileri

Low-Power Devre Tasarımı Teknikleri

Transistör seviyesinde, çeşitli teknikler, performanstan ödün vermeden güç tüketimini azaltmak için geliştirildi.ETHFLT:0)Sub-reshold operation), transistörün eşiğine yanıldığı yerde, yüksek hız ve düşük seviyeli cihazlar için, genellikle aynı anda sabit devre dışı bırakıldığında, dijital devrelerin sabitlenmesi için sabit bir şekilde sabitlenebilir.

Bir başka anahtar teknik şu şekildedir: 0,5|saatlik ve güçlendirici[Dönetici: 1 ), saat sinyalleri devre dışıyor veya tamamen devre dışıyor. Bir sinir sinyal işlemcisi, birçok kanal, büyük ölçekli taşıyıcılar arasındaki fark yaratabilir; bu sızıntı akımlarına ve proseslere karşı güç dengesine karşı dengelenebilir.

Data Capsule ve Sparsity

Neural veriler genellikle önemli miktardaki tasarruf ve sparsity sergilemektedir. Eylem potansiyelleri (spikes) daha uzun süreli veya iletişim halindeki kısa olaylardır ve yerel alan potansiyelleri (LFP) düşük frekanslı gruplarda enerji konsantre olur. - Hata zincirinde erkenden gelen verilerle, kablosuz olarak veya depolanmalıdır.

Donanım dostu kayıp sıkıştırma algoritmaları, delta modulation veya adaptive Simulator-code modulation (ADPCM), minimum kapı sayısı ile uygulanabilir. Daha sofistike yaklaşımlar kullanım süresi:0) ASevent-güdümlü işleme) gibi, örnekleme yerine, sistem sadece bir eşiği bir aradan geçerken verileri elde eder ve iletileri azaltır.

Neural Acceleration için Approximate Computing for Neural Acceleration

Neural sinyal işleme algoritmaları genellikle her işlem için daha az güç kullanan belirli sayısal hataların seviyesini tolere eder. Örneğin, tam olarak çok sayıdan parmak izi veya logaritmalı bilgisayar bilgisi ile % 30-50 oranında dinamik gücü azaltabilir. benzer şekilde, 16-bit tonluktan daha az güç kullanan bazı orta hesaplamaları kullanarak, sekiz ila dörtlülük görevlerin yerine getirilmesi, tüm sinir bozucu görevlerde kullanılan sinirsel olarak kullanılabilir.

Tasarımcılar ayrıca [[0) algoritmasın hataya uygun olması için algılayabilirler (Dönetici seviyesi altında, tedarik geriliminin nominal seviyede daha düşük olduğu durumlarda, belirli bir algoritmayı kullanarak zaman içinde sabit bir şekilde optimize etmek için uyarı gerektirir.

Yenilikçi Donanım Mimarileri

Nöromorfik Hesaplama

Nöromorfik donanım doğrudan hafıza ve işlemci arasındaki veri akışını ve hafızayı ortak olarak gerçekleştirir, bu paradigmalar, veri hareketlerinin enerji maliyetini ortadan kaldırır ve sadece sabit enerji tüketimine yol açarken, Intel'in Loihi ve IBM'in TrueNorth'un yaptığı gibi verileri son derece düşük enerji tüketimine yol açar.

Sinir sinyal işleme için, nöromorphic cips, geri dönüşümlü, kesintiye uğramak için tasarlanabilir ve hatta kaydedilen sinir olayları üzerinde doğrudan kapalı uyarı uyarı algoritmaları kapatılabilir.Çünkü temsil doğal olarak casus, analog olmayan bir dönüşüm gerekli değildir; çünkü ön uçlar doğrudan bir delta-encoded veya bütünleme devreleri ile entegre edebilir.

Analog ve Karma-Signal Processing

Analog devreler, dijital mantık ölçümleme gürültüsü ve geçiş gücü olmadan sürekli olarak, sürekli olarak sürekli olarak, sürekli olarak sürekli olarak, sürekli gürültü ve dijital devre geçişi güçlüğü olmadan, analog doğrusal dönüşümler (örneğin, geçiş) ile önyüklemeler (örneğin, geçişli yükselteçli yükselteçli yükselteçli yükselteçler) olarak, alt kanaldaki birkaç mikrowattlık giriş alanı, gürültüyü elde ederken, daha karmaşık işlemler için, örneğin, analog doğrusal dönüşümler (örneğin, analog doğrusal dönüşümler) ile yapılır.

Ancak, saf analog sistemler sınırlı programlanabilirlik, yanlış bir uyum ve gürültü birikiminden muzdariptir. Popüler bir uzlaşma şu anda birden fazla kez paylaşılan-imal işleme), kritik ön uç işlemlerinin analog olarak gerçekleştiği yerde analog dönüşümler daha sonra daha düşük bir hız veya çözünürlükte gerçekleşir. Hybrid architectures, zaman içinde paylaşılan küçük bir dizi ADCs zaman-division multiplexing, per-kanseratörlerin alanını ve gücünü azaltmak, kanal dönüştürücülerin alanını ve gücünü azaltmak için tam anlamıyla sayısal yöntemlere bağlıdır.

In-Memory Computing

Geleneksel dijital tasarımlarda, bellek ve işleme birimleri arasındaki enerji maliyeti genellikle toplam güce sahiptir.In-memory Computing (IMC) bunu hafıza dizilerinde doğrudan sayısal işlemlerde, yeni cihazlar kullanarak, özellikle de RAM (RRAM) veya faz-değişim belleği (PCM)) ile hesaplar.In an IMC makro, analog akımlar matrix-vector ürünleri hesaplayabilirler.

Son gösteriler IMC tabanlı hızlandırıcıların, PCM veya RRAM'ın 10 TOPS / W'yi aşması için değerli olduğunu göstermiştir - sınırlı dayanıklılık, enerji dağıtımı dahil olmak üzere, geleneksel dijital işlemciler için telafi etmek için ihtiyaç.Ayrıca, cihazsız olmayan bir bilgisayar operasyonu, gelecekteki sinirsel arayüzler için bu kadar değerli bir aday olarak kalacak.

Enerji-Efficient Neural Donanımı Tasarımında Meydanlar

Temel Ticaret-offs

Sinir sinyal işleme donanımındaki her tasarım kararı, güç, performans ve alan arasında bir ticaret-off içerir ve doğruluk.ETHFLT:0) Kayıt kanallarının sayısını artırmak[Dönderlik filtrelerini kullanarak veya s ⁇ örneklemelerini gerektirir.Bu azalmalar doğrudan güç tüketimini yükseltebilir. Sabit bir güç kaynağı içinde kalmak için, tasarımcılar, genellikle alt kanaldaki ADC'leri kullanarak, genellikle daha düşük kanal genişliği filtrelerini kullanarak, veya s ⁇ örneklemelerini kullanabilirler.

Benzer şekilde, bilgisayar destekli yükleri artırmak için daha yüksek sınıflandırma doğruluğu için, sinir dekoleleri genellikle daha derin sinir ağları veya daha büyük sözlükler gerektirir; bu hesaplamayı artırmak veya hassaslığı azaltmak için bir BCI'den daha yüksek doğrulayıcı oranları azaltılabilir, ancak algoritmaların karşısındaki kritik bir şekilde kaybetme riski vardır ve devreler bu dengede işlem için özel kullanım için en uygun noktadır.

Implantable Cihazlarında Termal Yönetim

Beyin veya omurga kablosunda implante edilen cihazlar için, termal bütçe son derece sıkıdır.Ücretsiz:0) 1. kat üstü ısıtmak için kullanılan ısıtıcı yöntemler ve enflamatuar cevaplar), implantın toplam güç dağılımını birkaç miliwatta kadar sınırlandırabilir. Elektronikin kendileri enerji tasarrufuna sahip olsa bile, güç yönetimi devreleri ve kablosuz şarj bantları yerelleştirilmiş sıcak akışlar ile sabitlenebilir.

Malzemeler ve Süreç Teknolojisi

Gelişen malzemeler:0) İki boyutlu yarı iletkenler (örneğin, MoS2, grafikene)) ve ferroelektrik malzemeleri, transistörlerin mekanik özelliklerini eşleştirebilecek potansiyele sahiptir.[Döneticileri değiştirmiş).

Future Yol ve Açık Araştırma

Donanım Optimizasyonu için Makine Öğrenmesi

Makine öğrenme (ML) giderek daha fazla enerji verimli bir sinir donanım tasarımını otomatikleştirmek için kullanılır. Örneğin, takviye öğrenme, ticari sürümleri analog ve dijital işleme blokları arasında Pareto-optimal mimarlıkları bulmak için uygulanabilir. AutoML teknikleri, hata modellerini doğrulayan daha fazla hesaplamalı olarak indirmeyi amaçladığı için hiperparametreleri ayarlayabilir.

Heterojen bütünleşme ve Gelişmiş Ambalaj

Yüksek performans ve düşük güçteki çatışma talepleri karşılamak için, tasarımcılar bir araya getirilir veya bir araya gelen bir araya gelir.Bu, farklı işlem teknolojilerinde inşa edilen çiplerin (örneğin, dijital mantık için CMOS, SiGe BiCMOS, RF için ve MEMS için bir araya gelir) her bir fonksiyonun kısa bir süre içinde, elektriksel sinyal işlemesi ile birlikte, otomatik olarak devre dışı bırakılabilmesine olanak sağlar.

Kapalı-Loop ve Adaptive Systems

Future sinir donanımları muhtemelen [[0) kapalı-loop yetenekleri), uyarıların yalnızca düşük güç değil, aynı zamanda düşük güçlere dayanan dinamik algoritmaların, örneğin düşük bir sinirsel aktivitedeki parametrelerin daha fazla azaltılabilmesi için tedavi edilebilir bir şekilde kullanılmasını gerektiren dinamik uygulamalar için kritik olacaktır.

Kablosuz Güç ve Data Transfer

Fiziksel bir bataryaya ihtiyaç duyulması, çok sayıda implantatif BCIs.ETHFLT:0)Wireless güç transferi (WPT)[Döneticileri ile birlikte yüksek çözünürlükte veya otomatik olarak kontrol edilebilir bir şekilde kontrol edilebilir bir şekilde, yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte olan yüksek çözünürlükte, yüksek çözünürlükte veya otomatik olarak yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte bir elektrik akımını kullanarak.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Enerji verimli bir sinir sinyal işleme donanımını tasarlamak, kanal başına tüketilen çok yönlü bir yaklaşım gerektirir.Veriler bilim ve algoritmalı ko-tasarım. Düşük güç devrelerini kucaklamak için, yaklaşık hesaplama ve karışık-signal çözümler, klinik olarak ilgili doğruluk olmadan daha fazla güç azaltımı sunar.Internal bilgisayar destekli veri işleme ve sıkıştırma ilkeleri aracılığıyla veri görselleştirmek için veri görselleştirmek için.

Ancak, önemli zorluklar, güç, doğruluk ve termal güvenlik arasındaki ticareti dengelemede kalıyor, özellikle de implantatif cihazlar için, heterojen entegrasyon ve makine odaklı tasarım otomasyonu, mümkün olanın sınırlarını zorluyor. Bu teknolojiler olgun olarak, sadece daha enerji verimli değil, aynı zamanda nöroprotezlerde dönüştürücü uygulamalar için yeni bir nesil donanım bekleyebiliriz.

[FONT:0)Dönemli Referanslar[Dönemli:0)