Nuclear medicine includes some diagnostic imaging methods. The primary scanners used are SPECT and PET, whose main components are gamma-ray detectors. An emerg- ing trend is the use of the Anger camera, which is based on a monolithic scintillator coupled with a matrix of silicon photomultipliers (SiPMs), as they offer higher spatial resolution compared to a pixellated system (Gamma camera) with the same number of photodetectors. The spatial resolution is achieved through the use of complex reconstruc- tion algorithms that compute the X,Y coordinates of the gamma-ray interaction with the scintillator. Machine learning (ML), particularly artificial neural networks methods, have proven to be effective solutions. To address the growing data volume and the con- sequent increase in latency and power consumption, specific hardware accelerators for machine learning have been developed. Devices commonly used as hardware accelerators for artificial neural network applications include GPUs, FPGAs, and ASICs. Hardware implementations for ML acceleration are exploring neuromorphic architectures with par- allelization of computations performed directly within memory elements, to overcome the limitations of traditional Von Neumann machines. The ANNA V1 (Analog Neural Network ASIC) was designed to address these demands. It has 64 inputs, two hidden layers of 20 neurons and two output neurons. The system processes 64 analog input voltages representing the outputs of an electronic front-end for an 8x8 SiPM matrix, reconstructing the position of interaction (X,Y coordinates) of gamma rays within a monolithic scintillator. Multiply-and-accumulate operations, required for inference, are performed in the analog domain, thus minimizing the need for analog-to-digital conversion and reducing latency and power consumption. This thesis describes the development of a second version of a test setup (Motherboard V2) for the ANNA V1 chip. The goal is to achieve a higher inference frequency for the ANNA chip, incorporating a new communication standard for PC communication, new DACs for generating the 64 input signals, and improved analog modules.
La medicina nucleare include alcuni metodi di diagnostica per immagini. I principali scan- ner utilizzati sono SPECT e PET, i cui componenti principali sono i rivelatori di raggi gamma. Un trend emergente vede l’uso delle Anger camere, le quali sono basate su scin- tillatori monolitici accoppiati a matrici di fotomoltiplicatori al silicio (SiPMs), in quanto offrono una migliore risoluzione spaziale rispetto a sistemi pixellati (gamma camera) a pari numero di fotorivelatori. La risoluzione spaziale è ottenuta usando complessi algoritmi di ricostruzione che calcolano le coordinare X ed Y di interazione di un raggio gamma con il scintillatore. I metodi di Machine Learning (ML), in particolare le reti neurali artifi- ciali, si sono dimostrati un’efficace soluzione. Per far fronte al crescente volume di dati e al conseguente aumento della latenza e del consumo energetico, sono stati sviluppati acceleratori hardware specifici per il machine learning. I dispositivi comunemente usati come acceleratori hardware per reti neurali artificiali includono GPU, FPGA ed ASIC. Le implementazioni hardware per l’accelerazione ML stanno esplorando architetture neuro- morfiche con parallelizzazione dei calcoli eseguiti direttamente all’interno degli elementi di memoria, per superare i limiti delle tradizionali macchine di Von Neumann. ANNA è un ASIC che implementa una rete neurale analogica progettato per soddisfare queste esigenze. Incorpora 64 neuroni di ingresso, due hidden layers composti da 20 neuroni completamente connessi e un layer di uscita composto da 2 neuroni. Il sistema elabora 64 tensioni di ingresso che rappresentano le uscite di un front-end elettronico per una matrice SiPM 8x8, ricostruendo la posizione 2D (coordinate X,Y) di interazione dei raggi gamma all’interno di uno scintillatore monolitico. Le operazioni di moltiplicazione e accumulo, necessarie per l’inferenza, vengono eseguite nel dominio analogico, riducendo così al minimo la necessità di conversione da analogico a digitale così come la latenza e il consumo energetico. Questa tesi descrive lo sviluppo di una seconda versione di un setup di test (Motherboard V2) per il chip ANNA. L’obiettivo è raggiungere una frequenza di inferenza più elevata per il chip ANNA, incorporando un nuovo standard di comunicazione per la comunicazione PC, nuovi DAC per generare i 64 segnali di input e un’unità di alimentazione migliorata.
Design of a high-frequency inference PCB for ANNA ASIC
GHIRARDI, LORENZO
2023/2024
Abstract
Nuclear medicine includes some diagnostic imaging methods. The primary scanners used are SPECT and PET, whose main components are gamma-ray detectors. An emerg- ing trend is the use of the Anger camera, which is based on a monolithic scintillator coupled with a matrix of silicon photomultipliers (SiPMs), as they offer higher spatial resolution compared to a pixellated system (Gamma camera) with the same number of photodetectors. The spatial resolution is achieved through the use of complex reconstruc- tion algorithms that compute the X,Y coordinates of the gamma-ray interaction with the scintillator. Machine learning (ML), particularly artificial neural networks methods, have proven to be effective solutions. To address the growing data volume and the con- sequent increase in latency and power consumption, specific hardware accelerators for machine learning have been developed. Devices commonly used as hardware accelerators for artificial neural network applications include GPUs, FPGAs, and ASICs. Hardware implementations for ML acceleration are exploring neuromorphic architectures with par- allelization of computations performed directly within memory elements, to overcome the limitations of traditional Von Neumann machines. The ANNA V1 (Analog Neural Network ASIC) was designed to address these demands. It has 64 inputs, two hidden layers of 20 neurons and two output neurons. The system processes 64 analog input voltages representing the outputs of an electronic front-end for an 8x8 SiPM matrix, reconstructing the position of interaction (X,Y coordinates) of gamma rays within a monolithic scintillator. Multiply-and-accumulate operations, required for inference, are performed in the analog domain, thus minimizing the need for analog-to-digital conversion and reducing latency and power consumption. This thesis describes the development of a second version of a test setup (Motherboard V2) for the ANNA V1 chip. The goal is to achieve a higher inference frequency for the ANNA chip, incorporating a new communication standard for PC communication, new DACs for generating the 64 input signals, and improved analog modules.File | Dimensione | Formato | |
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