Аппаратная реализация асинхронной Аналоговой нейронной сети с обучением на базе унифицированных КМОП IP-блоков

Представлен подход к проектированию нейроморфных электронных устройств на базе сверточных нейронных сетей с обучением методом обратного распространения ошибки, направленный на повышение энергоэффективности и производительности автономных систем. В основе разработанного подхода лежит использование компилятора топологии нейронных сетей на базе пяти базовых КМОП-блоков, предназначенных для аналоговой реализации всех вычислительных операций в режимах обучения и инференса. Разработанные кроссбар-массивы функциональных аналоговых КМОП-блоков с цифровым управлением уровнем проводимости обеспечивают выполнение операции матрично-векторного умножения в сверточном и полносвязном слоях без использования ЦАП и с применением АЦП в цепях управления весами синаптических связей только в режиме обучения. Эффективность подхода демонстрируется на примере задачи классификации цифр, решаемой с точностью 97.87 % на тестовых данных с использованием разработанной модели аппаратной реализации асинхронной аналоговой нейронной сети с обучением.