Decima-8: Нейроморфная архитектура, оперирующая уровнями энергии
Современные нейроморфные системы сталкиваются с двумя независимыми проблемами.
Проблема 1: Кодирование информации
Бинарные спайковые сети (SNN) передают градации сигнала через:
Частотное кодирование (множество тактов на одно значение)
Увеличение количества линий передачи
Проблема 2: Аппаратная реализация
Аналоговые мемристорные кроссбары обещают естественную нейроморфность, но содержат следующие проблемы:
Шум и дрейф параметров
Недетерминизм вычислений
Каждый чип требует индивидуальной калибровки
Традиционные Network-on-Chip (NoC) добавляют overhead:
~40% площади кристалла уходит на маршрутизаторы
~70% энергии тратится на пересылку данных, а не вычисления
Decima-8 предлагает:
Level16: кодирование уровня активации (0..15) в одном такте на одной линии. Это компромисс между бинарным представлением и аналоговой непрерывностью.
Цифровые кроссбары (эмуляция мемристорных матриц): детерминизм, воспроизводимость, отсутствие шума
Эстафетную активацию вместо пакетной маршрутизации: тайлы не передают данные друг другу, активация распространяется через граф зависимостей
Результат: фиксированная задержка, предсказуемое поведение, 0% площади на роутеры.