UniSpike: 주소 중복 제거를 통한 뉴로모픽 시스템에서의 스파이킹 신경망 (SNN) 가속화

멀티코어 (Many-core) 뉴로모픽 시스템은 스파이킹 신경망 (Spiking Neural Networks, SNNs)을 가속화하지만, 패킷 기반의 스파이크 통신은 목적지 주소를 반복적으로 전송함으로써 상당한 트래픽과 에너지를 소모할 수 있습니다. 이러한 오버헤드는 스파이크 패킷의 작은 페이로드 (payload)로 인해 더욱 증폭됩니다. 대표적인 워크로드 (workloads)에서 중복된 주소 전송은 전체 트래픽의 최대 49%를 차지합니다. 본 논문은 동일한 코어를 목적지로 하는 스파이크들을 압축된 패킷으로 모음으로써 주소 중복을 제거하는 하드웨어-소프트웨어 공동 설계 (hardware-software co-design)인 UniSpike를 제시합니다. UniSpike는 목적지 중심의 스파이크 스케줄링 (destination-centric spike scheduling), 경량 런타임 패킷 조립 하드웨어 (lightweight runtime packet assembly hardware), 그리고 목적지 인지형 SNN 파티셔닝 (destination-aware SNN partitioning)을 결합합니다. 다양한 SNN 워크로드에 대해 UniSpike는 트래픽을 평균 1.93배 감소시키며, 최신 설계 (state-of-the-art designs) 대비 1.77배의 속도 향상과 1.50배의 에너지 효율 개선을 제공합니다.