KIP publications

 
year 2009
author(s) Daniel Brüderle
title Neuroscientific Modeling with a Mixed-Signal VLSI Hardware System
KIP-Nummer HD-KIP 09-30
KIP-Gruppe(n) F9
document type Dissertation
Keywords Neural Network, Modeling, Neuromorphic Hardware, VLSI, PyNN
Abstract (de)

Die Modellierung pulsgekoppelter neuronaler Netzwerke ist eine übliche wissenschaftliche Methode um die Kodierung, die Verarbeitung und die Speicherung von Information in biologischen neuronalen Systemen zu verstehen. Bei der Simulation großskaliger Modelle auf Computern, die nach dem Turingprinzip arbeiten, ergeben sich jedoch Performanzeinbußen aufgrund der Diskrepanz zur intrinsisch hochparallelen Verarbeitungsweise im Gehirn. Einen alternativen Ansatz dazu stellen neuromorphe Hardwaresysteme dar, die die Struktur und Funktion biologischer neuronaler Systeme in analoger oder gemischt analog-digitaler hochintegrierter Schaltungstechnik emulieren.Die Neuronen- und Synapsenschaltungen sind dabei physikalische Modelle, die sich parallel und zeitlich kontinuierlich entwickeln.Daher sind neuromorphe Systeme in der Lage, die Geschwindigkeits- und Skalierungsbeschränkungen reiner Softwarelösungen zu überwinden. Derzeit werden großskalige, massive beschleunigte und hoch konfigurierbare neuromorphe Architekturen entwickelt. Diese Doktorarbeit präsentiert ein neuartiges methodisches Konzept, das die Verwendung solcher Systeme für neurowissenschaftliches Modellieren ermöglicht. Ein bereits verfügbarer Prototyp wird detailliert beschrieben und umfassend getestet. Es werden Techniken eingeführt, die es erlauben, die Ausgabe der Hardware biologisch zu interpretieren und den Chip zu kalibrieren. Software, die im Rahmen dieser Arbeit vorgestellt wird, implementiert diese Methoden. Sie wurde in eine simulator-unabhängige Modellierungssprache eingebettet, die auch von etablierten Software-Simulatoren unterstützt wird. Dadurch können Experimentbeschreibungen zwischen Hardware und Software-Simulatoren ausgetauscht, erzeugte Ergebnisdaten verglichen und damit auch das Hardwaremodell verifiziert werden. Es werden Experimente an einzelnen Neuronen und ganzen Netzwerken präsentiert, die die Funktionalität der Übersetzungs- und Kalibrierungsmethoden sowie des Verifikationsprinzips bestätigen.

Abstract (en)

Modeling networks of spiking neurons is a common scientific method that helps to understand how biological neural systems represent, process and store information. But the simulation of large-scale models on machines based on the Turing paradigm is subject to performance limitations, since it suffers from an intrinsic discrepancy to the massive parallelism of neural processing in the brain. Following an alternative approach, neuromorphic engineering implements the structure and function of biological neural systems in analog or analog-digital VLSI devices. Neuron and synapse circuits represent physical models that evolve in parallel and in continuous time. Therefore, neuromorphic systems can overcome limitations of pure software approaches in terms of speed and scalability. Recent developments aim at the realization of large-scale, massively accelerated and highly configurable neuromorphic architectures. This thesis presents a novel methodological framework that renders possible the beneficial utilization of such devices as neuroscientific modeling tools. In a comprehensive study, it describes, tests and characterizes an existing prototype in detail. It presents policies for the biological interpretation of the hardware output and techniques for the calibration of the chip. The thesis introduces a dedicated software framework that implements these methods and integrates the hardware interface into a simulator-independent modeling language, which is also supported by various established software simulators. This allows to port experiment descriptions between hardware and software simulators, to compare generated output data and consequently to verify the hardware model. The functionality of the translation methods, the calibration techniques and the verification framework are shown in various experiments both on the single cell and on the network level.

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