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001014367 245__ $$aDevelopment and evaluation of architecture concepts for a system-on-chip based neuromorphic compute node for accelerated and reproducible simulations of spiking neural networks in neuroscience$$cGuido Trensch$$honline, print
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001014367 500__ $$aDruckausgabe: 2025. - Onlineausgabe: 2025. - Auch veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
001014367 502__ $$aDissertation, RWTH Aachen University, 2024$$bDissertation$$cRWTH Aachen University$$d2024$$gFak01$$o2024-12-11
001014367 5203_ $$aTrotz der enormen Fortschritte, die die Neurowissenschaften in den letzten Jahrzehnten erzielt haben, sind die grundlegenden Prinzipien der Funktionsweise des Gehirns noch weitgehend unverstanden. Der Fortschritt auf diesem Gebiet hängt stark von der Fähigkeit ab, großskalige neuronale Netzwerke untersuchen zu können und komplexe Simulationen durchzuführen. In diesem Zusammenhang sind Simulationen in Hyper-Echtzeit von großem Interesse, da dies sowohl umfassende Parameterscans als auch das Studium langsamer Prozesse, wie Lernen und Langzeitgedächtnis, ermöglichen würde. Doch selbst der leistungsfähigste heute verfügbare Supercomputer ist nicht in der Lage, die Herausforderung einer genauen, reproduzierbaren und zugleich signifikant beschleunigten Simulation zu bewältigen. Die Entwicklung neuartiger neuromorpher Computerarchitekturen ist hier vielversprechend. Dem gegenüber stehen jedoch hohe Kosten und lange Entwicklungszyklen für anwendungsspezifische Hardwarelösungen, die es erschweren, mit dem rasanten Tempo der Entwicklungen in den Neurowissenschaften Schritt zu halten. Eine Alternative bietet hier kommerziell verfügbare System-on-Chip (SoC) Technologie, die programmierbare Logik, Allzweckprozessoren und Speicher in einem einzigen Chip integriert. Diese Technologie eröffnet interessante neue Designmöglichkeiten für anwendungsspezifische Implementierungen, wobei eine kostspielige Chipentwicklung vermieden wird. Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Evaluierung einer neuartigen SoC-basierten Architektur eines neuromorphen Rechenknotens, der in einer Clusterkonfiguration betrieben werden soll und in der Lage ist, Hyper-Echtzeit-Simulationen durchzuführen. Als komplementärer, aber dennoch eigenständiger Ansatz zu den neuromorphen Entwicklungen, die auf vom Gehirn inspirierte und hocheffiziente neuartige Computerarchitekturen zur Lösung realer Aufgaben abzielen, orientiert sich das Design des Rechenknotens streng an den Anforderungen der Neurowissenschaften. Diese Anforderungen sind anspruchsvoll, ebenso wie der Prozess der Ableitung angemessener Designentscheidungen daraus. Selbst für Fachexperten ist es oft schwierig, die Korrektheit eines Simulationsergebnisses zu beurteilen. Dies führt zu einer Unsicherheit bei Designentscheidungen und beim Nachweis der Korrektheit eines Architekturentwurfes und dessen technischer Implementierung. Methoden, die Sicherheit schaffen, wie z.B. Verifizierungs- und Validierungsverfahren, wurden zwar entwickelt, sind aber in den Neurowissenschaften im Bereich der Modellierung und Simulation neuronaler Netzwerke noch nicht gut etabliert. Ergänzend stellt diese Arbeit daher eine strenge Methodologie zur Modellabsicherung vor, mit der die Korrektheit von Ergebnissen neuronaler Netzwerksimulationen erhöht werden kann, wenn keine experimentellen Validierungsdaten zur Verfügung stehen. Bei der Entwicklung und Evaluierung des neuromorphen Rechenknotens wurde diese Methodik eingesetzt, um Sicherheit hinsichtlich der Implementierungskorrektheit zu schaffen. Schließlich, mit dem Ziel großskaligen neuromorphen Computings, werden hierbei relevante technologische Aspekte diskutiert und Architekturverbesserungen für den neuromorphen Rechenknoten aufgezeigt. Begleitet wird dies von einer Analyse der bei der Simulation großskaliger Netwerke zu erwartenden Arbeitslast. Hierfür werden zwei in den Neurowissenschaften verwendete großskalige neuronale Netzwerkmodelle herangezogen. Ebenso wird ein Konzept für eine Systemintegration vorgestellt, welches die High-Performance Computing (HPC) Landschaft einbezieht und bestehende Werkzeuge und Arbeitsabläufe für die Modellierung und Simulation berücksichtigt. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen das Potential kommerziell verfügbarer SoC-Technologie und demonstrieren dessen Eignung als Platform für neuromorphes Computing für die Anwendung in den computergestützten Neurowissenschaften. Aktuelle Entwicklungen dieser Technologie, insbesondere die Integration von High-Bandwidth-Memory (HBM), versprechen darüber hinaus deutliche Leistungssteigerungen. Selbst für die Simulation großskaliger spikender neuronaler Netzwerke rücken damit Beschleunigungsfaktoren in der Größenordnung von 100 in den Bereich des technologisch Erreichbaren.$$lger
001014367 520__ $$aDespite the great strides neuroscience has made in recent decades, the underlying principles of brain function remain largely unknown. Advancing the field strongly depends on the ability to study large-scale neural networks and perform complex simulations. Simulations in hyper-real time are of high interest here, as they would enable both comprehensive parameter scans and the study of slow processes such as learning and long-term memory. Not even the fastest supercomputer available today is capable of meeting the challenge of accurate and reproducible simulation with hyper-real acceleration. The development of novel neuromorphic computing architectures holds out promise, but the high costs and long development cycles for application-specific hardware solutions makes it difficult to keep pace with the rapid developments in neuroscience. Commercial off-the-shelf System-on-Chip (SoC) devices, integrating programmable logic, general-purpose processors, and memory in a single chip, offer an alternative. This technology is providing interesting new design possibilities for application-specific implementations while avoiding costly chip development. The primary aim of this thesis is to develop and evaluate a novel SoC-based architecture for a neuromorphic compute node intended to operate in a multi-node cluster configuration and capable of performing hyper-real-time simulations. As a complementary, yet distinct approach to the neuromorphic developments aiming at brain-inspired and highly efficient novel computing architectures for solving real-world tasks, the design of the compute node is strictly driven by neuroscience requirements. These requirements are demanding, as is the process of deriving appropriate design decisions from them. Even for domain experts, it is often difficult to judge the correctness of a simulation result. This leaves some uncertainty when making design decisions and proving the correctness of an architectural design and its physical implementation. Methods for building credibility, such as verification and validation, have been developed but are not yet well established in the field of neural network modeling and simulation. This thesis therefore also outlines a rigorous model substantiation methodology for increasing the correctness of neural network simulation results in the absence of experimental validation data. The method was applied during the development and evaluation of the neuromorphic compute node to build credibility on implementation correctness. Finally, with the goal of large-scale neuromorphic computing, related technological aspects are discussed and architectural enhancements for the neuromorphic compute node are presented. This is accompanied by a workload analysis of two large-scale neural network models used in neuroscience. Also, a concept for system integration is proposed that incorporates the high-performance computing (HPC) landscape and takes into account existing tools and workflows for modeling and simulation in computational neuroscience. The results presented in this thesis reveal the potential of commercial off-the-shelf SoC technology and demonstrate its suitability as a substrate for neuromorphic computing for application in computational neuroscience. Recent developments in this technology, particularly the integration of high-bandwidth memory (HBM), promise significant performance improvements. Acceleration factors on the order of 100 become within reach, even for the simulation of large-scale spiking neural networks.$$leng
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