JP6250054B2 - ニューラル・コア回路 - Google Patents
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Description
ニューロン・パラメータ、及びルーティング情報を含む。
11:ニューロン
12:シナプス・クロスバー
15:シナプス前軸索
26:行/軸索経路
31:シナプス
34:列/樹状突起経路
50:入力ベクトル
60:出力ベクトル
70:数のシーケンス
80:更新ベクトル
90:リセット・ベクトル
95:セット・ベクトル
100:多重化ニューラル・コア回路
110、410、510、610:メモリ・デバイス
110A:パーティション(セグメント)
111、411、511、611:エントリ
112:エントリの第1のサブセット
113:エントリの第2のサブセット
114:エントリの第3のサブセット
115:メモリ・インタフェース回路
120:コントローラ
130:入力処理ファブリック
135:多重制御ユニット
136:ドット積モジュール
140:計算ファブリック
141、142:マルチプレクサ
143:加算器
144:デマルチプレクサ
145:コンパレータ
200:半多重化コア
300:情報処理システム
400:縦長メタ・コア
412、512、612:サブセット
500:幅広メタ・コア
600:メタ・コア
614:グループ
700:ニューラル・ネットワーク
710:コア
720:ルータ
Claims (19)
- 複数のニューロンのニューロン属性を保持するメモリ・デバイスであって、複数のエントリを有し、各エントリが対応するニューロンのニューロン属性を保持する、メモリ・デバイスと、
前記メモリ・デバイスを管理するコントローラであって、各ニューロンを標的とするニューロン発火イベントを処理するコントローラとを含み、
前記コントローラは、前記複数のニューロンの計算及び制御論理を多重化し、
前記コントローラは、前記ニューロンのうちの1つを標的とするニューロン発火イベントに応答して、前記メモリ・デバイスの対応するエントリから前記標的ニューロンのニューロン属性を取り出し、前記取り出したニューロン属性に基づいて前記発火イベントを積分し、前記標的ニューロンに対する発火イベントを生成する、
ニューラル・コア回路。 - 前記エントリの各々に関して、前記エントリ内に保持される前記ニューロン属性は、対応するニューロンのシナプス結合性情報、ニューロン・パラメータ、及びルーティング・データ情報を含む、請求項1に記載のニューラル・コア回路。
- 前記コントローラは、積分された発火イベントが前記標的ニューロンの閾値ニューロン・パラメータを超える場合に、標的ニューロンに対する発火イベントを生成する、請求項2に記載のニューラル・コア回路。
- 各標的ニューロンに対して、前記コントローラは、前記標的ニューロンの少なくとも1つのニューロン・パラメータを更新する、請求項3に記載のニューラル・コア回路。
- 前記メモリ・デバイスのエントリに対応する各ニューロンに対して、前記コントローラは、
前記ニューロンを標的とする入力発火イベントを受け取り、
前記ニューロンのシナプス結合性情報を前記メモリ・デバイスの前記対応するエントリから取り出す、
請求項2に記載のニューラル・コア回路。 - 前記メモリ・デバイスのエントリに対応する各ニューロンに対して、前記コントローラは、
前記ニューロンのニューロン・パラメータを前記メモリ・デバイスの前記対応するエントリから取り出し、
前記ニューロンを標的とする入力発火イベントを、前記ニューロンの前記ニューロン・パラメータ及びシナプス結合性情報に基づいて積分し、
前記積分された入力発火イベントが前記ニューロンの閾値ニューロン・パラメータを超えるとき、前記ニューロンの前記ルーティング・データ情報に基づいて出力発火イベントを生成し、
前記ニューロンの少なくとも1つのニューロン・パラメータを更新する、
請求項5に記載のニューラル・コア回路。 - 時間ステップ毎に、前記メモリ・デバイスの各エントリがシーケンシャルに読み出される、請求項1から請求項6のいずれか1項に記載のニューラル・コア回路。
- 前記メモリ・デバイスは、複数のパーティションを含むメモリ・アレイであり、
前記複数のパーティションは、
前記複数のニューロンのシナプス結合性情報を保持する第1のパーティションと、
前記複数のニューロンのニューロン・パラメータを保持する第2のパーティションと、
前記複数のニューロンのルーティング・データ情報を保持する第3のパーティションと、
を含む、請求項1から請求項7までのいずれか1項に記載のニューラル・コア回路。 - 前記メモリ・デバイスは複数のメモリ・アレイを含み、
前記複数のメモリ・アレイは
前記複数のニューロンのシナプス結合性情報を保持する第1のメモリ・アレイと、
前記複数のニューロンのニューロン・パラメータを保持する第2のメモリ・アレイと、
前記複数のニューロンのルーティング・データ情報を保持する第3のメモリ・アレイと、
を含む、請求項1から請求項8のいずか1項に記載のニューラル・コア回路。 - 方法であって、
複数のニューロンのニューロン属性をメモリ・デバイス内に保持することであり、前記メモリ・デバイスは、複数のエントリを有し、各エントリは、対応するニューロンのニューロン属性を保持する、ことと、
前記メモリ・デバイスを管理するためにコントローラを利用することであり、前記コントローラは各ニューロンを標的とするニューロン発火イベントを処理する、こととを含み、
前記コントローラは、前記複数のニューロンの計算及び制御論理を多重化し、
前記コントローラは、前記ニューロンのうちの1つを標的とするニューロン発火イベントに応答して、前記メモリ・デバイスの対応するエントリから前記標的ニューロンのニューロン属性を取り出し、前記取り出したニューロン属性に基づいて前記発火イベントを積分し、前記標的ニューロンに対する発火イベントを生成する、
方法。 - 前記エントリの各々に対して、対応するニューロンのシナプス結合性情報、ニューロン・パラメータ、及びルーティング・データ情報を前記エントリ内に保持することをさらに含む、請求項10に記載の方法。
- 積分された発火イベントが前記標的ニューロンの閾値ニューロン・パラメータを超える場合に、標的ニューロンに対する発火イベントを生成することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 各標的ニューロンに対して、前記標的ニューロンの少なくとも1つのニューロン・パラメータを更新することをさらに含む、請求項12に記載の方法。
- 前記メモリ・デバイスのエントリに対応する各ニューロンに対して、
前記ニューロンを標的とする入力発火イベントを受け取ることと、
前記ニューロンのシナプス結合性情報を前記メモリ・デバイスの前記対応するエントリから取り出すことと、
をさらに含む、請求項11に記載の方法。 - 前記メモリ・デバイスのエントリに対応する各ニューロンに対して、
前記ニューロンのニューロン・パラメータを前記メモリ・デバイスの前記対応するエントリから取り出すことと、
前記ニューロンを標的とする入力発火イベントを、前記ニューロンの前記ニューロン・パラメータ及びシナプス結合性情報に基づいて積分することと、
前記積分された入力発火イベントが前記ニューロンの閾値ニューロン・パラメータを超えるとき、前記ニューロンの前記ルーティング・データ情報に基づいて出力発火イベントを生成することと、
前記ニューロンの少なくとも1つのニューロン・パラメータを更新することと、
をさらに含む、請求項14に記載の方法。 - 時間ステップ毎に、前記メモリ・デバイスの各エントリをシーケンシャルに読み出すことをさらに含む、請求項10から請求項15までのいずれか1項に記載の方法。
- 前記複数のニューロンのシナプス結合性情報をメモリ・アレイの第1のパーティションに保持することと、
前記複数のニューロンのニューロン・パラメータを前記メモリ・アレイの第2のパーティションに保持することと、
前記複数のニューロンのルーティング・データ情報を前記メモリ・アレイの第3のパーティションに保持することと、
をさらに含む、請求項10から請求項16までのいずれか1項に記載の方法。 - 前記複数のニューロンのシナプス結合性情報を第1のメモリ・アレイに保持することと、
前記複数のニューロンのニューロン・パラメータを第2のメモリ・アレイに保持することと、
前記複数のニューロンのルーティング・データ情報を第3のメモリ・アレイに保持することと、
をさらに含む、請求項10から請求項16までのいずれか1項に記載の方法。 - 請求項10から請求項18までのいずれかに記載の方法を実施するためにコンピュータによって実行可能なプログラム・コードを有する、ニューラル・コア回路のためのコンピュータ・プログラム。
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