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基于PYNQ集群的内存负载分析系统设计
文献摘要：
在分布式计算平台上研究脉冲神经网络(SNN)的工作负载特性时,快速确定SNN模型构建所需的内存消耗以及平台的网络承载能力,是提高工作负载研究效率的重要手段.针对该问题,文章搭建了PYNQ集群分布式计算平台,设计了集群内存负载分析系统.实验表明:内存负载分析系统在内存消耗的预测方面取得了97.98％的平均准确率,在预测集群网络承载能力方面取得了97.19％的准确率,通过分析集群承载SNN模型时的内存负载,有效提升了集群上的SNN工作负载研究效率.
文献关键词：
脉冲神经网络(SNN);分布式计算平台;计算能效;NEST仿真器
中图分类号：
作者姓名：
华夏;柴志雷;张曦煌
作者机构：
江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122;江苏省模式识别与计算智能工程实验室,江苏 无锡 214122
文献出处：
引用格式：
[1]华夏;柴志雷;张曦煌-.基于PYNQ集群的内存负载分析系统设计)[J].现代信息科技,2022(08):1-5
A类：
B类：
PYNQ,负载分析,分布式计算平台,脉冲神经网络,SNN,工作负载特性,建所,集群分布,平均准确率,集群网络,计算能效,NEST,仿真器
AB值：
0.291656
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