Embracing Imperfections : Hardware-compatible Neural Networks for Neuromorphic Computing
Accepter les imperfections : réseaux de neurones matériels pour le calcul neuromorphique
Résumé
Recent developments in deep learning have pushed the limits of possibilities with large language models exhibiting outstanding capabilities, models for computer vision, and natural language processing exceeding human-level performance. However, this progress comes at the expense of immense power consumption while training such large-scale models. From this perspective, the advance is not sustainable, especially considering the climate change concerns looming over the present day. The enormity of the energy consumption can be attributed to the architecture of conventional computers, which is not optimized for energy consumption for deep learning applications. On the other hand, the human brain excels at this aspect by performing complex pattern recognition tasks with a power budget that is orders of magnitude less than its computing counterpart. The difference arises from the fundamentally different way computation is done in the brain; for this thesis, we specifically focus on the co-location aspect of computing and memory, which is present in the human brain via the neurons and the synapses. In contrast, in the von Neumann architecture of a modern computer, the memory and arithmetic-logic units are physically separated, and a large amount of energy is expended in the shuttling of information between these units. In-memory computing with emerging memory technologies is a promising lead in this regard, where the co-location of memory and processing can be achieved, especially for the type of computations performed in neural networks. Nevertheless, this solution presents challenges in terms of performance as these novel classes of memories have different imperfections. For conventional implementations of neural networks with analog memories, these imperfections can considerably affect their performance. The central theme of this thesis is to embrace such imperfections for hardware-compatible neural networks. In chapter 2, we specifically look at the impact of these non-idealities in the context of training neural networks. We propose a physics-based device model for HfOx-based memory that matches experimental results and can be incorporated within deep learning frameworks. Simulations of Binarized Neural Networks with this device model show that learning is possible even under noise and variabilities intrinsic to such memory. In chapter 3, we explore the impact of imperfections and constraints arising from both the device and circuit levels on the inference performance of neural networks. We demonstrate the robustness of HfOx-based in-memory computing circuits that implement binarized neural networks to constraints such as limited array size, irregular power supply, and device variability. With chapter 4, we harness the stochasticity of spintronics nanodevices, which is typically considered an imperfection for more conventional applications. This chapter proposes the Bayesian Binary Neural Networks that can be realized with such devices. We highlight the usefulness of such networks: immunity to overfitting and the quantification of uncertainty under some scenarios for an illustrative two moons task and a medical dataset. The results presented in this thesis show that with innovations in algorithms, circuits, and memory devices, imperfections can be truly embraced, and an energy-conscious, AI-driven future can be envisioned.
Les progrès récents de l'apprentissage en profondeur ont repoussé les limites de la reconnaissance de formes par ordinateur, dépassant les capacités humaines en vision par ordinateur, en traitement du langage naturel et dans d'autres domaines. Cependant, ce progrès se fait au détriment d'une consommation d'énergie immense lors de la formation de ces modèles à grande échelle. De ce point de vue, l'avancée n'est pas durable, surtout compte tenu des préoccupations de changement climatique qui planent sur notre époque. L'énormité de la consommation d'énergie peut être attribuée à l'architecture des ordinateurs conventionnels, qui n'est pas optimisée pour la consommation d'énergie pour les applications d'apprentissage profond. D'autre part, le cerveau humain excelle dans cet aspect en effectuant des tâches complexes de reconnaissance de motifs avec un budget énergétique qui est des ordres de magnitude inférieurs à celui de son homologue informatique. La différence découle de la manière fondamentalement différente dont les calculs sont effectués dans le cerveau; pour cette thèse, nous nous concentrons spécifiquement sur l'aspect de la co-localisation du calcul et de la mémoire, qui est présent dans le cerveau humain via les neurones et les synapses. En revanche, dans l'architecture de von Neumann d'un ordinateur moderne, la mémoire et les unités arithmétiques et logiques sont physiquement séparées, et une grande quantité d'énergie est dépensée dans le transfert d'informations entre ces unités. L'informatique en mémoire avec les technologies de mémoire émergentes est une piste prometteuse à cet égard, où la co-localisation de la mémoire et du traitement peut être réalisée, en particulier pour le type de calculs effectués dans les réseaux de neurones. Néanmoins, cette solution présente des défis en termes de performance car ces nouvelles classes de mémoires ont des imperfections différentes. Pour les mises en œuvre conventionnelles de réseaux de neurones avec des mémoires analogiques, ces imperfections peuvent considérablement affecter leurs performances. Le thème central de cette thèse est d'embrasser de telles imperfections pour les réseaux de neurones compatibles avec le matériel. Dans le chapitre 2, nous examinons spécifiquement l'impact de ces non-idéalités dans le contexte de la formation des réseaux de neurones. Nous proposons un modèle de dispositif basé sur la physique pour la mémoire à base d'HfOx qui correspond aux résultats expérimentaux et peut être incorporé dans des cadres d'apprentissage en profondeur. Des simulations de réseaux de neurones binaires avec ce modèle de dispositif montrent que l'apprentissage est possible même sous le bruit et les variabilités intrinsèques à une telle mémoire. Dans le chapitre 3, nous explorons l'impact des imperfections et des contraintes découlant à la fois du niveau de dispositif et de circuit sur la performance d'inférence des réseaux de neurones. Nous démontrons la robustesse des circuits de calcul en mémoire à base d'HfOx qui implémentent des réseaux de neurones binaires face à des contraintes telles que la taille limitée du tableau, l'alimentation électrique irrégulière et la variabilité des dispositifs. Avec le chapitre 4, nous exploitons la stochasticité des nanodispositifs spintroniques, qui est généralement considérée comme une imperfection pour des applications plus conventionnelles. Ce chapitre propose les réseaux de neurones binaires bayésiens qui peuvent être réalisés avec de tels dispositifs. Nous soulignons l'utilité de ces réseaux : l'immunité à la surajustement et la quantification de l'incertitude dans certains scénarios pour une tâche illustrative à deux lunes et un ensemble de données médicales. Les résultats présentés dans cette thèse montrent qu'avec des innovations dans les algorithmes, les circuits et les dispositifs de mémoire, les imperfections peuvent être véritablement embrassées et qu'un avenir conscient de l'énergie et axé sur l'IA peut être envisagé.
Origine : Version validée par le jury (STAR)