Spiking Neural Networks (SNNs) are bio-plausible models that hold great potential for realizing energy-efficient implementations of sequential tasks on resource-constrained edge devices. However, commercial edge platforms based on standard GPUs are not optimized to deploy SNNs, resulting in high energy and latency. While analog In-Memory Computing (IMC) platforms can serve as energy-efficient inference engines, they are accursed by the immense energy, latency, and area requirements of high-precision ADCs (HP-ADC), overshadowing the benefits of in-memory computations. We propose a hardware/software co-design methodology to deploy SNNs into an ADC-Less IMC architecture using sense-amplifiers as 1-bit ADCs replacing conventional HP-ADCs and alleviating the above issues. Our proposed framework incurs minimal accuracy degradation by performing hardware-aware training and is able to scale beyond simple image classification tasks to more complex sequential regression tasks. Experiments on complex tasks of optical flow estimation and gesture recognition show that progressively increasing the hardware awareness during SNN training allows the model to adapt and learn the errors due to the non-idealities associated with ADC-Less IMC. Also, the proposed ADC-Less IMC offers significant energy and latency improvements, $2-7\times$ and $8.9-24.6\times$, respectively, depending on the SNN model and the workload, compared to HP-ADC IMC.


翻译:Spik NealNetworks(SNN)是具有巨大潜力实现节能执行不受资源限制的边缘装置的连续任务的生物可变模型,但是,基于标准GPU的商业边缘平台没有优化,无法部署SNNS,导致高能量和延缓性。模拟内部计算(IMC)平台可以作为节能推导引擎,但受到高精度ADC(HP-ADC)的巨大能量、延缓性和地区要求的制约,掩盖了模拟计算的好处。我们提议了一个基于标准GPU的商业边缘平台,用于部署SNSNS-LIS的硬件/软件联合设计方法,使用1位ADS-BA替代传统的HP-ADC(IMC)和缓解上述问题。我们提议的框架由于进行硬度培训而导致精确度降低到最低程度,能够将高精度ADC(HP-ADC)的图像分类任务扩大到更复杂的连续回归任务。我们对光学模型模型的复杂任务进行了实验,将SNDCS-LS-L的模型估算和姿态识别错误分别用于A的升级。

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