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year 2014
author(s) Sebastian Jeltsch
title A Scalable Workflow for a Configurable Neuromorphic Platform
KIP-Nummer HD-KIP 14-51
KIP-Gruppe(n) F9
document type Dissertation
Keywords Neuromorphic
Abstract (de)

Die vorliegende Arbeit stellt einen skalierbaren Mehrbenutzer-Workflow für den Betrieb einer sehr flexiblen, großskaligen neuromorphen Hardwareplattform bereit. Die entwickelte Software erlaubt einheitlichen, hardwarenahen sowie parallelen, abstrahierten Zugriff. Letzteres ist realisiert mittels einer effizienten Softwarebibliothek für die Beschreibung neuronaler Netze, einer automatisierten Übersetzung von Netzen in hardwarespezifische Konfigurationen und einer verteilten Infrastruktur für die koordinierte Ausführung von Experimenten. Skalierbarkeit, manuelle Kontrolle und eine umfassende Behandlung von Hardwaredefekten ermöglichen das Übersetzen großer neuronaler Netze für großskalige neuromorphe Systeme. Netze mit lokaler Struktur, mit zufälliger Struktur sowie Modelle von kortikalen Säulen wurden verwendet um die Grenzen des neuromorphen Systems zu untersuchen und die Leistungsfähigkeit der Software
zu vermessen. Im Vergleich zu einer bestehen Implementierung wurden, abhängig von den Eigenschaften des Netzes, Leistungsverbesserungen von bis zu zwei Größenordnungen erzielt. Weiterhin wurde mittels einer automatisierten Untersuchung der Synapsenschaltungen gezeigt, dass die Mehrzahl der Synapsen funktioniert.
Im zweiten Teil wurde eine tempotron-basierte Liquid State Machine in Hardware realisiert. Unter anderem wurden das Erinnerungsvermögen, sowie die Fähigkeit Zeichen zu erkennen, getestet. Fertigungsbedingte Variationen werden durch das Training kompensiert. Die erzielten Ergebnisse sind vergleichbar mit den Resultaten entsprechender Softwaresimulationen.

Abstract (en)

This thesis establishes a scalable multi-user workflow for the operation of a highly configurable, large-scale neuromorphic hardware platform. The resulting software framework provides unified low-level as well as parallel high-level access. The latter is realized by an efficient abstract neural network description library, an automated translation of networks into hardware specific configurations and an experiment server infrastructure responsible for scheduling and executing experiments. Scalability, manual guidance and a broad support for handling hardware imperfections render the model translation process suitable for large networks as well as large-scale neuromorphic systems. Networks with local connectivity, random networks and cortical column
models are explored to study the topological aptitude of the neuromorphic platform and to benchmark the workflow. Depending on the model, performance improvements of more than two orders of magnitude have been achieved over a previous implementation. Additionally, an automated defect assessment for hardware synapses is introduced, indicating that most synapses are available for model emulation.
In a second study, a tempotron-based hardware liquid state machine has been developed
and applied to different tasks, including a memory challenge and digit recognition. The trained tempotron inherently compensates for fixed pattern variations making the setup suitable for analog neuromorphic hardware. The achieved performance is comparable to reference software simulations.

bibtex
@phdthesis{jeltsch2014,
  author   = {Sebastian Jeltsch},
  title    = {A Scalable Workflow for a Configurable Neuromorphic Platform},
  school   = {Universit\"at Heidelberg},
  year     = {2014}
}
Datei pdf
Referenz dissertation_sebastian_jeltsch
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