Hardware implementation of an analog spiking neuron with digital control of input signals weighing

Abstract

EN: Context. Significant challenges facing hardware developers of artificial intelligence systems force them to look for new non-standard architectural solutions. One of the promising solutions is the transition from von Neumann’s classic architecture to neuromorphic architecture, which at the hardware level tries to imitate the work of the neural network of the human brain. A neuromorphic processor built as hardware implementation of a spiking neural network consists of a large number of elementary electronic circuits that structurally and functionally correspond to neurons. Thus, the design of hardware implementation of a spiking neuron as the basic building element of a neuromorphic processor is of great scientific interest. Objective. The goal of the work is to design an analog spiking neuron hardware implementation with digital control of input signals by binary synaptic weighting coefficients. Method. Designing is performed at the logical/schematic and topological levels of the design flow using modern tools of electronic design automation. All proposed schematic and layout solutions are verified and simulated using computer aided design tools to prove their functionality. Results. The schematic and layout solutions have been developed and investigated for the hardware implementation of the spiking analog neuron with digital control of input signals by binary synaptic weighting coefficients to be the basic building element of a spiking neural network of the neuromorphic processor. Conclusions. The proposed hybrid design of the spiking neuron hardware implementation benefits by combining the simplicity of analog signal processing methods in the neuron with digital control of the state of the neuron using binary weighting coefficients. The simulation results confirm the functionality of the obtained schematic/layout solutions and demonstrate the possibility of implementing logical functions inherent in the perceptron. The prospects for further research may include the design of hardware implementation for a spiking neural network core based on the developed schematic and layout solutions for the spiking neuron. UK: Актуальність. Значні виклики, що постають перед розробниками апаратного забезпечення систем штучного інтелекту, змушують шукати для реалізації таких систем нові нестандартні архітектурні рішення. Одним із таких перспективних рішень є перехід від класичної архітектури фон Неймана до нейроморфної архітектури, яка на апаратному рівні намагається імітувати роботу нейронної мережі людського мозку. Нейроморфний процесор, побудований як апаратна реалізація імпульсної нейронної мережі, складається з великої кількості елементарних електронних схем, які структурно та функціонально відповідають нейронам. Тому, проєктування апаратної реалізації імпульсного нейрона як основного будівельного елементу нейроморфного процесора представляє собою значний науковий та практичний інтерес. Мета роботи. Метою роботи є розробка апаратної реалізації аналогового імпульсного нейрона з цифровим керуванням зважуванням вхідних сигналів двійковими синаптичними ваговими коефіцієнтами. Метод. Проєктування виконується на схемотехнічному та топологічному рівнях наскрізного маршруту проєктування інтегральних схем з використанням сучасних засобів автоматизації проєктування електронних пристроїв. Для підтвердження функціональності усіх запропонованих схемотехнічних та топологічних рішень проведено їх верифікацію та моделювання засобами автоматизованого проєктування,. Результати. Розроблено та досліджено схемотехнічні та топологічні рішення для апаратної реалізації аналогового імпульсного нейрона з цифровим керуванням зважуванням вхідних сигналів двійковими синаптичними ваговими коефіцієнтами як основного елемента побудови імпульсної нейронної мережі нейроморфного процесора. Висновки. Запропонована гібридна конструкція апаратної реалізації імпульсного нейрона має переваги завдяки поєднанню простоти аналогових методів обробки сигналів в нейроні з цифровим керуванням станом нейрона за допомогою двійкових вагових коефіцієнтів. Результати моделювання підтверджують функціональність отриманих схемотехнічних та топологічних рішень і демонструють можливість реалізації логічних функцій, притаманних персептрону. Перспективи подальших досліджень можуть включати розробку апаратної реалізації ядра імпульсної нейронної мережі нейроморфного процесора на основі розроблених схемотехнічних та топологічних рішень для імпульсного нейрона.