典型文献
基于FPGA的脉冲神经网络模型设计与实现
文献摘要：
现有的脉冲神经网络模型软件模拟通常具有处理速度慢、功耗高的缺点,同时利用硬件电路实现则具有开发难度大、灵活性差的缺点.为了探索合理实现脉冲神经网络模型的途径,在己有研究成果的基础上综合考虑两种方案的优缺点,提出了利用软件库模拟脉冲神经元数学模型以及网络的拓扑结构、并将网络运行时的关键计算任务以计算内核的方式交由基于OpenCL的FPGA并行计算的新思路.主要工作为:使用模块开发方式对脉冲神经网络软件开发库和OpenCL开发库进行了扩展、并将软件开发库中的重要模块重构成FPGA计算内核,使得软件开发库能够调用FPGA执行计算任务,最终达到利用两个库构建运行网络模型时能够同时满足易于开发、灵活性高、处理速度快、功耗低等要求的目的.基于MNIST图像数据集的图像分类实验表明,同一网络模型拓扑结构下,与在GPU上的软件模拟相比,提出方案的图像分类准确率并没有下降,同时以略微牺牲运行性能为代价,参考功率降低了约63.6％.
文献关键词：
脉冲神经网络;FPGA;OpenCL;并行计算
中图分类号：
作者姓名：
肖云开;邹承明
作者机构：
武汉理工大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430070
文献出处：
引用格式：
[1]肖云开;邹承明-.基于FPGA的脉冲神经网络模型设计与实现)[J].微电子学与计算机,2022(09):73-79
A类：
B类：
FPGA,脉冲神经网络,模型设计,软件模拟,处理速度,速度慢,功耗,硬件电路,电路实现,发难,利用软件,软件库,脉冲神经元,拓扑结构,交由,OpenCL,并行计算,模块开发,开发方式,网络软件,软件开发,调用,运行网络,MNIST,图像数据集,图像分类,GPU,提出方案,分类准确率,略微,运行性能
AB值：
0.401553
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