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Mega는 에너지 효율적인 에지 비전 처리를 위해 설계된 22nm 컨볼루션 스파이킹 신경망(SNN) 디지털 아키텍처입니다. 기존 SNN 가속기의 병렬성 부족과 메모리 유연성 문제를 해결하여 기존 기술 대비 4배 향상된 에너지 효율을 달성했습니다.
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원문 바로가기컨볼루션 스파이킹 신경망 (Convolutional Spiking Neural Networks, SNN)은 희소하고 이벤트 기반인 (event-driven) 연산을 활용함으로써 매우 에너지 효율적인 비전 처리를 수행할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 그러나 기존의 SNN 가속기들은 컨볼루션 레이어 (convolutional layers) 고유의 병렬성을 충분히 활용하지 못하며, 레이어 전반에 걸쳐 변화하는 메모리 요구 사항과 입력 희소성 (input sparsity)을 수용할 수 있는 유연성이 부족합니다. 본 논문에서는 세 가지 핵심 기여를 통해 이러한 한계를 해결하는 컨볼루션 SNN을 위한 디지털 아키텍처인 Mega를 제시합니다: (1) $3 imes 3$ 컨볼루션의 고도로 병렬화된 가속, (2) 스파이크 (spikes), 뉴런 상태 (neuron states), 그리고 가중치 (weights)를 위한 통합 데이터 메모리, (3) 낮은 오버헤드의 스파이크 탐지 (spike detection)를 통한 효율적인 스파이크 맵 (spike map) 처리입니다. GlobalFoundries 22 nm FDSOI 공정으로 제작된 Mega는 0.375 pJ/SOP의 에너지 효율을 달성하며, 기존 기술 수준(state of the art)을 $4 imes$ 개선했습니다.