SpiNNaker2プロトタイプによる低電力低待ち時間キーワードスポッティングと適応制御とLoihiとの比較【JST・京大機械翻訳】

Yan Yexin; Stewart Terrence C.; Choo Xuan; Vogginger Bernhard; Partzsch Johannes; Hoeppner Sebastian; Kelber Florian; Eliasmith Chris; Furber Steve; Mayr Christian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219483324959 整理番号：21P0049592

SpiNNaker2プロトタイプによる低電力低待ち時間キーワードスポッティングと適応制御とLoihiとの比較【JST・京大機械翻訳】

Low-Power Low-Latency Keyword Spotting and Adaptive Control with a SpiNNaker 2 Prototype and Comparison with Loihi

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発行年： 2020年09月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

2つのニューラルネットワークベースのベンチマークタスクを第2世代SpiNanaker(SpiNanaker2)神経形態システムのプロトタイプチップに実装し,キーワードスポッティングと適応ロボット制御を行った。キーワードスポッティングは,スマート話者において,後流単語を聴取するために一般的に使用され,適応制御は,オンライン方式で未知のダイナミクスに適応するためにロボットアプリケーションにおいて使用される。神経形態,スパイキングコンテキストで用いるとき,レートベース機械学習ネットワークで通常用いられるSpiNNker2プロトタイプにおける多重蓄積(MAC)アレイの利点を強調した。さらに,同じベンチマークタスクをLoihi神経形態チップに実装し,電力消費と計算時間に関するサイドバイサイド比較を与えた。Loihiは,より少ない複雑なベクトル行列乗算が関係するとき,より良い効率を示す一方,MACアレイによって,SpiNNaker2プロトタイプは,高次元ベクトル行列乗算が含まれるとき,より良い効率を示す。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識

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