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概率计算脉冲神经网络异步架构
文献摘要：
概率计算是将二进制数编码为概率脉冲序列进行运算,具有功耗低、资源消耗少的优势,将概率计算应用于脉冲神经网络(spiking neuron network,SNN)的硬件电路设计,有利于实现类脑模式的运算.为了实现神经网络的低功耗边缘计算,本文提出一种基于概率计算的SNN异步架构.使用异步微流水线控制的交叉阵列实现LIF(leaky in-tegrate and fire)神经元模型,可用于实现全连接结构的SNN运算;在SNN的输入层使用概率逻辑将输入数值编码为概率脉冲串.通过累加完成神经元突触权值与输入脉冲的计算,并基于逻辑计算实现神经元膜电位数值的衰减;使用异步架构控制概率脉冲序列的编码与概率脉冲数据流的信息传输,降低了SNN运算的功耗.所提出的架构实现了784输入、10输出的SNN运算;在Xilinx KCU116平台进行验证,获得了78.4 GSOPS的峰值性能与137.47 GSOPS/W的能耗比.
文献关键词：
脉冲神经网络;概率计算;异步电路
中图分类号：
作者姓名：
高云飞;陈宇昊;祝亚楠;薛翔宇;李洪革
作者机构：
北京航空航天大学电子信息工程学院 北京 100191
文献出处：
引用格式：
[1]高云飞;陈宇昊;祝亚楠;薛翔宇;李洪革-.概率计算脉冲神经网络异步架构)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(04):522-526
A类：
GSOPS,异步电路
B类：
概率计算,脉冲神经网络,算是,二进制,脉冲序列,行运,有功,资源消耗,spiking,neuron,network,SNN,硬件电路设计,低功耗,边缘计算,微流水,流水线,线控,LIF,leaky,tegrate,fire,全连接结构,输入层,概率逻辑,数值编码,脉冲串,累加,加完,突触,权值,输入脉冲,逻辑计算,膜电位,脉冲数,数据流,信息传输,Xilinx,KCU116,能耗比
AB值：
0.448802
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