Neural Network Scalable Spiking Simulator
Neural Network Scalable Spiking Simulator
Résumé
One of the most promising approaches to overcome the end of Moore's law is neuromorphic computing. Indeed, neural networks already have a great impact on machine learning applications and offer very nice properties to cope with the problems of nanoelectronics manufacturing, such as a good tolerance to device variability and circuit defects, and a low activity, leading to low energy consumption. We present here N2S3 (for Neural Network Scalable Spiking Simulator), an open-source simulator that is built to help design spiking neuromorphic circuits based on nanoelectronics. N2S3 is an event-based simulator and its main properties are flexibility, extensibility, and scalability. One of our goals with the release of N2S3 as open-source software is to promote the reproducibility of research on neuromorphic hardware. We designed N2S3 to be used as a library, to be easily extended with new models and to provide a user-friendly special purpose language to describe the simulations.
L'une des approches les plus prometteuses pour surmonter la fin de la loi de Moore est l'informatique neuromorphique. En effet, les réseaux neuronaux ont déjà un impact considérable sur les applications d'apprentissage machine et offrent des propriétés très intéressantes pour faire face aux problèmes de fabrication de nanotechnologies électroniques, tels qu'une bonne tolérance à la variabilité des dispositifs et aux défauts de circuit, ainsi qu'une faible activité, conduisant à une faible consommation d'énergie. Nous présentons ici N2S3 (pour Neural Network Scalable Spiking Simulator), un simulateur open source conçu pour aider à concevoir des circuits neuromorphiques à impulsions basés sur les nanotechnologies électroniques. N2S3 est un simulateur basé sur des événements et ses principales propriétés sont la flexibilité, l'extensibilité et la scalabilité. Un de nos objectifs avec la publication de N2S3 en tant que logiciel open source est de promouvoir la reproductibilité de la recherche sur le matériel neuromorphique. Nous avons conçu N2S3 pour qu'il soit utilisé comme une bibliothèque, facilement extensible avec de nouveaux modèles, et fournissant un langage spécialisé convivial pour décrire les simulations.
