KIP-Veröffentlichungen

Neuromorphe Systeme folgen in ihrem Design Architekturen, welche dem Nervensystem nachempfunden sind. So versprechen sie gute Skalierbarkeit bei geringem Stromverbrauch. Dafür lohnt es sich, die Implementation an der verwendeten Prozesstechnologie auszurichten. In dieser Arbeit präsentieren wir eine integrierte Mischsignal-Schaltung, welche die Dynamik synaptischer Übertragung abbildet. Die Schaltung wurde für den Chip HICANN-DLS entwickelt, der in einem 65 nm-Prozess gefertigt wird – im Gegensatz zu den bisher verwendeten 180 nm. Zweck dieser Neugestaltung waren schrittweise Verbesserungen bezogen auf vorhergegangene System-Generationen. Die Reproduktion des zugrundeliegenen biophysikalischen Modells und die Einstellungsbereiche der Schaltung sollten verbessert werden. Besonderen Wert legten wir darauf, eine hohe Robustheit gegenüber Schwankungen im Produktionsprozess zu erreichen und Kalibrationsmechanismem zur Verfügung zu stellen, um diese auszugleichen. Die nennenswerteste Änderung war jedoch die Einführung einer Switched-Capacitor-Lösung für die Modellierung der Neurotransmitter-Endocytose. Wir geben eine Einführung in die biologischen Grundlagen und verschaffen einen Überblick über das neuromorphe System, bevor wir uns dem eigentlichen Design widmen. Die simulationsbasierte Verifikation und Charakterisierung ermöglicht eine Abschätzung der Parameterbereiche und der Leistungsfähigkeit der Schaltung. Zuletzt präsentieren wir erste Messungen von einem Prototyp-System.

Neuromorphic computing platforms implement architectures inspired by the nervous system. They promise high scalability combined with a low energy footprint. To reach these goals, neuromorphic designs should adapt to the process technology they are developed for. This thesis presents a mixed-signal integrated circuit emulating the dynamics of synaptic transmission. It was developed for the HICANN-DLS chip, which is manufactured in a 65 nm CMOS process, compared to the 180 nm technology used in previous hardware generations. This redesign focused on gradual improvements compared to implementations that were part of previous hardware generations. The goal was to reproduce the underlying biophysical model with higher fidelity and improved parameter ranges. A major concern was also to improve the design’s resilience to device mismatch and to provide mechanisms for the calibration of individual circuit instances. The most notable change was the implementation of a switched-capacitor circuit modeling the endocytosis of neurotransmitters. We introduce the biological foundation and give an overview on the neuromorphic system before presenting the design. Simulation-based verification and characterization results quantify the parameter ranges and the circuit’s overall performance. We conclude with first qualitative results measured on a prototype system.