【摘 要】
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类脑计算的基础是脉冲神经网络（Spiking Neural Network,SNN）,相比深度神经网络（Deep Neural Networks,DNN）等第二代神经网络,SNN工作机理更接近于生物大脑,因此被认为是第三代神经网络。发展类脑计算有望克服现有深度学习“需要海量标注数据、通用智能水平弱”等局限性,受到了众多研究人员的关注。在分布式计算平台上运行大规模的脉冲神经网络是提升类脑计算智能水平
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类脑计算的基础是脉冲神经网络（Spiking Neural Network,SNN）,相比深度神经网络（Deep Neural Networks,DNN）等第二代神经网络,SNN工作机理更接近于生物大脑,因此被认为是第三代神经网络。发展类脑计算有望克服现有深度学习“需要海量标注数据、通用智能水平弱”等局限性,受到了众多研究人员的关注。在分布式计算平台上运行大规模的脉冲神经网络是提升类脑计算智能水平的基本手段之一,但其难点在于:如何快速、准确地分析脉冲神经网络的工作负载,并将其合理映射到计算平台上;计算平台的架构如何更好地适应工作负载。针对该问题,本文以类脑计算领域应用最广的仿真器——NEST为研究对象,基于NEST仿真器对SNN工作负载进行建模;设计了基于NEST的SNN负载分析器;最后基于工作负载分析设计并实现了一种高能效类脑计算系统,具体研究内容如下:第一、提出了一种描述SNN工作负载的模型。针对NEST仿真器的运行机制、实际运行时的工作负载特性进行分析,建立基于NEST的SNN负载特性模型,将SNN的网络信息转化为的具体的负载消耗数据,以此说明计算平台运行SNN应用时面临的负载情况。第二、以SNN工作负载模型为依据,基于NEST仿真器设计了一种SNN负载分析器,能够自动地完成工作负载在分布式硬件上的合理部署。首先对SNN工作负载模型中的参数进行分类,针对其中的具有实时性、稳定性的建模参数,分别设计了参数量化方法。然后基于负载特性模型预测SNN案例的负载消耗。最后给出合理映射方案的预测。帮助研究者快速建立SNN案例的工作负载初步估计,计算出合理映射方案。实验结果表明:针对不同的SNN案例,在对合理映射方案的预测方面,SNN负载分析器达到了97.55%的准确率,该工作通过准确预测SNN工作负载在计算平台上的合理映射方案,避免了手动反复试探的过程。第三、基于工作负载研究,设计并实现了一种高能效的类脑计算系统。基于PYNQ集群的FPGA资源设计神经元加速模块,构成了一种计算规模可扩展、节点算力可调节的类脑计算系统。通过使用SNN负载分析器,为类脑计算系统提供负载分析与加速判断、网络承载能力预测和映射方案指导功能。实验结果表明:SNN负载分析器在对映射方案和网络承载能力的预测方面取得了较高的准确率。通过准确预测系统网络承载能力和合理映射方案,提高了系统的使用效率、运行性能和稳定性。
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