연구진은 SPIKER-LL이라는 FPGA 기반 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN) 가속기를 개발하여 엣지 환경에서 온디바이스 학습을 가능하게 했어요.
SPIKER-LL은 기존 Spiker+ 추론 아키텍처를 확장하여 STSF 로컬 학습 규칙을 효율적으로 지원하며, MNIST, F-MNIST, DIGITS 데이터셋에서 최대 93%의 정확도를 달성했어요.
이 가속기는 1회 추론당 0.1mJ 미만의 에너지 소비로, DSP 없이도 높은 확장성을 제공하여 엣지 FPGA 배포에 적합해요.