Resumen

Los dispositivos FPGA han surgido como una plataforma popular para la prototipación rápida de aplicaciones de Redes Neuronales Espiking (SNNs) biológicas, ofreciendo el requisito clave de reconfigurabilidad. Sin embargo, los FPGAs no realizan de manera eficiente los modelos de neuronas y sinapsis biológicamente plausibles de SNNs, y las estructuras de enrutamiento actuales de los FPGAs no pueden acomodar los altos niveles de conectividad interneuronal inherentes en SNNs complejos. Este artículo destaca y discute los desafíos actuales de implementar SNNs escalables en FPGAs reconfigurables. El artículo propone una nueva arquitectura de red neuronal programable en campo (EMBRACE), que incorpora neuronas espiking analógicas de bajo consumo, interconectadas mediante una arquitectura de Network-on-Chip. Se presentan los resultados de la evaluación de la arquitectura EMBRACE utilizando el problema de referencia XOR, y se discute el rendimiento de la arquitectura. El artículo también discute la

• Materias:Elementos lógicos Sistema de archivos Multinúcleo heterogéneo Flexibilidad del montium Gestión de memoria
• Subjects:Logic elements File system Heterogeneous multicore Montium flexibility Memory management
• Palabras claves:FPGA; Redes neuronales de disparo; Reconfigurabilidad; Arquitectura abierta; Conectividad de interneuronas; Computación tolerante a fallos
• Keywords:Fpga; Spiking neural networks; Reconfigurability; Embrace architecture; Interneuron connectivity; Fault tolerant computing