Progetto e realizzazione in VLSI analogico di sinapsi e neurone impulsato per un chip neuromorfo

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1 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA TOR VERGATA FACOLTÀ DI SCIENZE MATEMATICHE FISICHE E NATURALI TESI DI LAUREA IN FISICA Progetto e realizzazione in VLSI analogico di sinapsi e neurone impulsato per un chip neuromorfo Relatore: Dott. Gaetano Salina Laureando: Davide Badoni Relatore esterno: Dott. Paolo Del Giudice Anno Accademico 2003/2004

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3 Ad Emanuela, Federico e Luca

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5 Facciamo attenzione che la nostra mente non diventi il nostro oggetto di culto; ha, certamente, un muscolo poderoso, ma non personalità. Albert Einstein

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7 Indice Introduzione 9 1 Reti neuronali e neuroscienze computazionali Dal contesto biologico di riferimento ai modelli L input-output del neurone Modelli Il modello del neurone Il modello della sinapsi Hardware neuromorfo e VLSI in tecnologia CMOS Il transistor mosfet Effetto Early Vincoli tecnologi, flusso di progetto e tecniche di progettazione Dal disegno di principio alla simulazione post-layout Mismatch dei parametri e simulazione montecarlo Il processo di fabbricazione Realizzazione elettronica Topologia della rete Circuiti base CMOS utilizzati Interruttore Generatore di corrente Invertitore logico Specchio di corrente Source Follower Amplificatore a transconduttanza Amplificatore a transconduttanza wide-range Comparatore Open-Loop p a due stadi Comparatori Open-Loop p ed n a due stadi con abilitazione La sinapsi

8 3.4 Il modulo Sinapsi Circuito di refresh Circuito hebbiano Circuito di clipping Circuito di selezione Circuito dendriti Il modulo Calcio-Compara Lo shaper Il neurone low power adaptive integrate and fire Soglia e feedback positivo Tempo refrattario Meccanismo di adattamento in frequenza Simulazioni Una simulazione completa dallo spike pre-sinaptico alla depolarizzazione del soma post-sinaptico I layout FULL-CUSTOM Il chip completo e il sistema di test Protocollo di comunicazione A.E.R Architettura generale del chip realizzato Sistema di test Schede di interfaccia PCI-AER e PCI-GPB Conclusioni e prospettive future 99 Ringraziamenti 101 Bibliografia 103

9 Capitolo 5 Conclusioni e prospettive future In questo lavoro di tesi sono stati raggiunti i seguenti risultati. È stato realizzato un chip in tecnologia mista VLSI analogica full-custom e digitale che realizza una rete neuronale con 32 neuroni impulsati, con matrice sinaptica configurabile e modulo di comunicazione A.E.R. nella tecnologia AMS (Austria Micro Systems) 4 metalli. Il lavoro è stato svolto con il software CADENCE per lo sviluppo di dispositivi VLSI analogici e misti analogico-digitali. Con la realizzazione di questo chip sono state introdotte novità sostanziali rispetto ai dispositivi precedentemente realizzati dal gruppo la possibilità di configurare in modo arbitrario la matrice sinaptica l introduzione del nuovo modello di sinapsi basato sulla dinamica del calcio nel neurone post-sinaptico. l introduzione del modulo di comunicazione AER all interno del chip. È stata messa a frutto la collaborazione europea nell ambito del progetto ALAVLSI per gli aspetti dello sviluppo e progettazione hardware di dispositivi neuronali. Questo ha permesso, tra l altro, di integrare nel chip il circuito del neurone dell Istituto di Neuroinformatica di Zurigo e parte del circuito digitale di comunicazione. È stato elevato il know-how di progettazione in particolare per quanto riguarda le simulazioni statistiche sul mismatch dei parametri tecnologici. Il numero di neuroni e sinapsi implementate è stato mantenuto basso: questo non solo per contenere i costi di un chip prototipale, ma anche in base 99

10 all obiettivo perseguito nel progetto, di costruire reti complesse mediante sistemi costituiti da diversi chip semplici connessi su bus AER. La piattaforma di test multi-chip è in fase di progettazione e sarà pronta all arrivo del chip previsto per Giugno. Il sistema di test è predisposto per una architettura multi-chip. In una prima fase si eseguiranno i test preliminari per verificare la funzionalità delle parti elettroniche. In un secondo momento sarà possibile eseguire i test più ad alto livello relativi sia agli aspetti del modello della sinapsi che dell attività di insieme della rete. Questo sistema metterà in evidenza anche le caratteristiche della comunicazione AER tra chip neuromorfi. Bisogna sottolineare come la fase di test post-produzione di questo tipo di chip non si riduca a una mera verifica di corrispondenza alle specifiche di progetto, ma è assimilabile ad una vera e propria neurofisiologia su silicio, in cui le proprietà del chip sono stabilite in termini statistici dalle relazioni stimolo-risposta. L obiettivo finale del progetto in cui si inserisce il presente lavoro è quello di fornire una piattaforma hardware per studiare la reciproca interazione tra attenzione selettiva e memoria associativa in presenza di stimoli complessi. 100

11 Ringraziamenti Il primo ringraziamento è rivolto a Gaetano Salina, lo ringrazio moltissimo non solo per avermi dato la possibilità di svolgere questo lavoro di tesi ma anche perchè fu proprio lui a suggerirmi di intraprendere questa faticosa quanto entusiasmante avventura di studente universitario e fu sempre lui ad avvicinarmi, ancor prima di intraprendere gli studi, al meraviglioso mondo della ricerca. Gaetano è una persona molto capace e ritengo che sia una fortuna lavorare con lui. Ringrazio molto Paolo Del Giudice per tutte le interessantissime, numerose e sempre stimolanti discussioni da sempre avute sui temi dell attività del gruppo di ricerca e per la sua disponibilità nell aiutarmi a chiarire molti punti nella fase di stesura della tesi. La grande capacità comunicativa di Paolo insieme alla grande competenza lo rendono davvero una persona speciale. Un ringraziamento sentito va ad Andrea Salamon per tutta la disponibilità mostratami in vari momenti della mia vita da studente quando capitava gli chiedessi consigli per lo studio. I suoi consigli mi sono stati molto preziosi. Ringrazio Vittorio Dante per il piacere che trasmette lavorare con lui. Vittorio ha una professionalità così elevata ed una tale capacità di realizzare qualunque cosa con estrema naturalezza e grande dedizione al lavoro che lascia stupefatti. Ringrazio Vittorio molto anche per l aiuto fornitomi nel chiarire diversi aspetti dei sistemi di test. Ringrazio Maurizio Mattia per avermi aiutato a chiarire alcuni punti legati alla teoria, l entusiasmo che trasmette Maurizio per il suo lavoro è prorompente e piacevolmente contagioso. Ringrazio Massimiliano Giulioni con cui ho condiviso le fasi finali del lavoro sul chip, per avermi sopportato durante quelle estenuanti nottate per arrivare alla conclusione del progetto. Ringrazio Massimiliano per il supporto datomi nel chiarire punti della parte digitale del progetto. Ringrazio Stefano Fusi per la sua grande cordialità e disponibilità nello spiegarmi aspetti dell attività di ricerca. Ringrazio Giacomo Indiveri per avermi dato la possibilità di lavorare con lui. Giacomo oltre ad essere una persona umanamente molto gradevole, è 101

12 anche un grande esperto nella progettazione di circuiti neuromorfi. È stato molto stimolante e piacevole lavorare con lui. Ringrazio il Prof. Daniel J. Amit con cui ho avuto la fortuna di collaborare nel passato e di cui ho potuto apprezzare l elevato profilo scientifico e culturale. Ringrazio Raffaele Bencardino per la sua grande simpatia e per la sua disponibilità nel darmi consigli nella gestione delle fasi finali della tesi. Ringrazio Francesco Palma, Gabriella Russo, Marco Pizziol e Maurizio Sabene per aver piacevolmente condiviso con loro un poco di esperienza come studenti compagni di corso seppur non di età. Con loro mi sono sentito uno studente un pò meno anomalo. Ringrazio mia sorella Rita, mio fratello Marco e mia zia Suor Gilda per avermi saputo spesso incoraggiare. Ringrazio mio nipote Stefano per aver garantito il funzionamento del portatile nella fase critica di stesura della tesi. Desidero poi ringraziare tutti quei colleghi che mi hanno talvolta moralmente sostenuto in questa mia avventura. Lascio in ultimo, ma non certo come ultimo, il mio ringraziamento più grande e più sentito in assoluto a mia moglie Emanuela, che ha saputo in tutti questi anni sopportarmi e sostenermi in ogni momento, anche a prezzo di grandi fatiche e sacrifici per la gestione della famiglia e dei nostri due figli, senza di lei non ce l avrei fatta. A Federico e Luca ringrazio per la loro gioiosità di bimbi e prometto di dedicare loro il tempo che meritano. Ad Emanuela, Federico e Luca dedico la mia tesi. 102

13 Bibliografia [1] Daniel J. Amit. Modellizzare le funzioni del cervello. CEDAM, Milano, [2] J. J. Hopfield. Neural networks and physical systems with emergent selective computational activities. Natl. Acad. Sci. USA, [3] P. Del Giudice and G.Parisi. Modelli di neuroscienza computazionale. Enciclopedia del 900. Istituto dell Enciclopedia Italiana, Roma, [4] P. Dayan and L. F. Abbott. Theoretical Neuroscience. MIT Press, Cambridge, MA, [5] Christof Koch. Biophysics of computation. Oxford University Press, New York, [6] Wulfram Gerstner and Werner Kistler. Spiking Neuron Models. Cambridge University Press, Cambridge, [7] G. Gerstein and B. Mandelbrot. Random walk models for the spike activity of a single neuron. Biophys. J., 4:41 68, [8] Stefano Fusi and Maurizio Mattia. Collective Behavior of Networks with Linear (VLSI) Integrate-and-Fire Neurons. Neural Comput., 11(3): , apr [9] G. Gigante. Adattamento alla dinamica neuronale dovuto alla corrente del calcio. Master s thesis, Università di Roma La Sapienza, [10] Y. Miyashita. Neural correlate of visual associative long-term memory in the primate temporal cortex. Nature, (335):817, [11] Daniel J. Amit. The Hebbian paradigm reintegrated: local reverberations as internal representations. Behav. Brain. Sci., 18: ,

14 Bibliografia [12] D.J. Amit, P. Del Giudice and S. Fusi. Apprendimento dinamico della memoria di lavoro: una realizzazione in elettronica analogica, volume 3 of Frontiere della Vita. Istituto Della Enciclopedia Italiana, Roma, [13] Donald O. Hebb. The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. John Wiley & Sons, [14] Daniel J. Amit and Stefano Fusi. Learning in neural networks with material synapses. Neural Comput., 6(5): , sep [15] S. Fusi et. al. Spike-driven synaptic plasticity: theory, simulation, VLSI implementation. Neural Computation, 12: , [16] S. Fusi. Hebbian spike-driven synaptic plasticity for learning patterns of asynchronous activity. Biol. Cybern., 87(5 6): , [17] S. Fusi P. Del Giudice and M. Mattia. Modeling the formation of working memory with networks of integrate-and-fire neurons connected by plastic synapses. Journal of Physiology Paris, 97: , [18] J.M. Brader, W. Senn, S. Fusi. Learning real world stimuli in a neural network with spike-driven synaptic dynamics. Neural Comput., submitted. [19] C. Mead. Analog VLSI and Neural System. Addison-Wesley, [20] S.Liu, J. Kramer, G. Indiveri, T. Delbruk and R. Douglas. Analog VL- SI: Circuits and Principles. MIT Press, Cambridge, Massachusetts - London, England, [21] J.P.Uyemura. Fundamentals of MOS Digital Integrated Circuits. [22] P.E. Allen, D. R. Holberg. CMOS Analog Circuit Design. Oxford University Press, New York, Oxford, second edition. [23] R.L.Geiger, P.E.Allen, N.R.Straden. VLSI design for analog and digital circuits. [24] N.H.E. Weste K. Eshraghian. Principles of CMOS VLSI design. [25] Ketteth S. Kundert. The Designer s Guide to SPICE & SPECTRE. Kluwer Academic Publishers, Boston - Dordrecht, London, [26] Andrei Vladimirescu. Guida a Spice. McGraw-Hill, Milano,

15 Bibliografia [27] E. Chicca, D. Badoni, V. Dante, M. D Andreagiovanni, G. Salina, L. Carota, S. Fusi and P. Del Giudice. A VLSI recurrent network of integrateand-fire neurons connected by plastic synapses with long term memory. IEEE Transactions on Neural Networks, 14(Issue 5): , Sept [28] Giacomo Indiveri. Low power adaptive integrate and fire. In Proc. IEEE International Symposium on Circuits and Systems, [29] V. Dante and P. Del Giudice. Hardware and software for interfacing to address-event based neuromorphic systems. In The Neuromorphic Engineer, [30] V. Dante and P. Del Giudice. The PCI-AER interface board. In Workshop on Neuromorphic Engineerig, [31] Del Giudice V. Dante and M. Mattia. Implementation of Neuromorphic Systems: from discrete components to analog VLSI chips (testing and communication issues). Ann. Ist. Super. Sanita, (37 (2)): , [32] V. Dante. PCI - AER Adapter board User Manual. In Web site of I.S.S. neural.iss.infn.it, [33] Kwabena A. Boahen. Point-to-Point Connectivity Between Neuromorphic Chips using Address-Events. IEEE transaction on circuits & systems,,

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