1. Einleitung - FG Mikroelektronik, TU Berlin

Kapitel 3 Synapsen Plastische Spikende Neuronale Netze
neuronalen Netz bestimmte Merkmale geben oder auch entnehmen. Häufig wird mit Hilfe
der Topologie Vereinfachungen aufgrund von schwerer Realisierbarkeit oder Nicht-
Realiserbakeit gemacht.
Im SPINN-System wurde auf bisherige Kenntnisse von Neuroforschern über einen
modularen und hierarchischen Aufbau des Gehirns zurückgegriffen. Die Verbindungen,
d.h. die Adresse von Sender- (Source) und Empfängerneuronen (Target), werden nicht
gespeichert, sondern mit Hilfe von einigen Parametern online berechnet. Um eine hohe
Performance (~ 40 MCUPS, million connections update per second) zu erzielen, wurde auf
nicht-reguläre, "zufällige" Verbindungen verzichtet. Ausserdem ist für sehr große Netze
die Initialisierung der "nicht-regulären" Verbindungen manuell nicht möglich. Deshalb
wurde im SPINN-System ein reguläres Verbindungsschema implementiert. Für technische
Anwendungen wie Bildverarbeitung oder Objekterkennung können solche Vereinfachungen
gemacht werden.
Das SPINN-System kann insgesamt aus bis zu 4 Boards (auch Accelarator genannt)
bestehen, die sich über einen PCI-Bus miteinander kommunizieren (Bild 3.4). Zur
Kommunikation zwischen den Boards und dem Hostrechner dient derselbe Bus. Ein
SPINN-Board kann maximal 512k Neuronen vom eigenen Board und maximal jeweils
256k Neuronen von zwei Nachbar-Boards (wenn vorhanden) simulieren. Die obere Hälfte
vom Board (i) ist mit der unteren Hälfte vom Boards (i-1) und die untere Hälfte vom Board
(i) ist mit der oberen Hälfte vom Board (i+1) bidirektional verbunden, wobei i-1 mit i=0
eine „3“ und i+1 mit i=3 eine „0“ entspricht. Zusammengefasst bedeutet es, dass die bis zu
512k Target-Neuronen von einem Board mit maximal 1M Source-Neuronen verbunden
werden können. Die Neuronen sind in Populationen (max. IK pro Board) geordnet. Eine
Population (entsprechend einer kleinen Region im Gehirn) kann minimal 32 (eine Zeile)
und maximal 512 Neuronen (16 Zeilen) enthalten. Der Grund für eine Zeilenbreite von 32
wird später bei der Organisation vom Source_Neuron_Tag-Speicher (SNT-Speicher) bzw.
Target_ Neuron_Tag-Speicher (TNT-Speicher) erläutert. Ein funktionales Modul der
SPINN-Topologie kann aus mehreren Populationen bestehen, dabei kann ein Neuron bis zu
8, aber minimal einen Dendriten besitzen und jedem Dendrit können bis zu 255 Synapsen,
aber minimal ein zugeordnet werden. Obwohl bis zu 1k Synapsen wahlweise auf maximal
8 Dendriten verteilt werden können, sollte die Anzahl der Synapsen im System die 200M
Grenze nicht überschreiten. Aufgrund der aufwendigen Berechnungen für die Synapsen-
Plastizität ist eine Echtzeit-Simulation des Netzes nur durch weitere einschränkende
Spezifikationen möglich. Die Definition der Echtzeit-Simulation wird in Abschnitt 3.10
detailliert erläutert. Die Netzwerkparameter bestehen aus folgenden vier Kategorien:
o Populationsparameter
SPINN-Chip: NTC/TNC-Modul 23