A Communication Data Layer for Distributed Neuromorphic Systems - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

A Communication Data Layer for Distributed Neuromorphic Systems

András Veres
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Péter Hága
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András Rácz
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Tamas Borsos
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Zsolt Kenesi
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Résumé

The proliferation of AI into everyday devices is a major trend today. This trend combined with the increasing amount of different AI hardware architectures and software frameworks imposes significant challenges when we want to interconnect such AI-based devices into single, large AI-driven distributed system. This paper addresses one key challenge which is around the problem of sharing AI encoded information among components of vastly heterogeneous nature. For that end we propose a new concept called Neuromorphic Data Layer, which can bridge various internal AI data representations in a communication channel-friendly way. The proposed methods are also stress tested in a distributed industrial robotic control & training use-case where all components are state-of-the-art devices, have some form of AI computation and they are interconnected over wireless technologies using the proposed Neuromorphic Data Layer.
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Année Mois Jours
Avant la publication
mercredi 1 janvier 2025
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mercredi 1 janvier 2025
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Dates et versions

hal-04668671 , version 1 (07-08-2024)

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Citer

András Veres, Péter Hága, András Rácz, Tamas Borsos, Zsolt Kenesi. A Communication Data Layer for Distributed Neuromorphic Systems. 18th IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI), Jun 2022, Hersonissos, Greece. pp.3-16, ⟨10.1007/978-3-031-08337-2_1⟩. ⟨hal-04668671⟩
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