【摘 要】
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在集成电路制造技术的发展红利渐消,摩尔定律濒临失效,新型计算场景层出不穷,算力需求持续高涨的背景下,传统冯诺依曼计算体系早已捉襟见肘,功耗墙、内存墙的限制越来越明显,传统神经网络算法也在物联网、自动驾驶、边缘计算等新场景下处处受到掣肘。此时,神经形态异构计算系统成为解决当前问题的热门选择。神经形态计算能进一步模拟人脑的信息处理机制,具有优秀的并行性和较低的功耗。异构系统可以充分发挥专人干专事的优势
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在集成电路制造技术的发展红利渐消,摩尔定律濒临失效,新型计算场景层出不穷,算力需求持续高涨的背景下,传统冯诺依曼计算体系早已捉襟见肘,功耗墙、内存墙的限制越来越明显,传统神经网络算法也在物联网、自动驾驶、边缘计算等新场景下处处受到掣肘。此时,神经形态异构计算系统成为解决当前问题的热门选择。神经形态计算能进一步模拟人脑的信息处理机制,具有优秀的并行性和较低的功耗。异构系统可以充分发挥专人干专事的优势,在进一步挖掘现有计算模式潜力的同时,将神经形态计算架构与通用架构融合,达到算力进一步提升的目的。因此本论文对神经形态异构计算系统进行了如下研究工作:（1）脉冲神经元和脉冲神经网络的数字电路设计实现。本论文在对比前人工作的基础上采用了结构相对简单,硬件亲和性高的脉冲神经元模型,对其生物动力学过程进行了研究分析,并进行了数字化抽象建模,同时对采用脉冲神经元构建脉冲神经网络的方法进行了研究分析,采用数字电路设计方法,设计得到了脉冲神经元和脉冲神经网络。（2）神经形态计算阵列的设计实现。在得到了脉冲神经元和脉冲神经网络之后,本论文设计得到了单个可配置,多个易互连的神经形态计算内核,本论文使用多个神经形态计算内核构建了神经形态计算阵列。在SMIC 55 nm工艺、100MHz时钟条件下,Design Compiler综合分析表明该计算阵列总功耗为14.390m W,面积约4.6mm~2。（3）神经形态计算阵列自定义调度指令的设计实现。在实现了神经形态计算阵列的基础上,结合RISC-V模块化的指令集架构和拓展指令设计方法,本论文设计提出了多条神经形态RISC-V自定义指令,用于配置、调度、调试上述神经形态计算阵列,实现了神经形态计算阵列与通用处理器的异构集成,构建了神经形态异构系统。（4）神经形态异构系统的应用研究。在得到神经形态异构系统之后,本论文对其应用方法展开了研究,完成了算法部署和应用功能的开发。针对手写数字识别,完成了算法设计与计算阵列映射,在FPGA上进行了摄像头实时图像识别系统的部署和测试,其功能仿真的识别准确率为97.25%,FPGA硬件识别准确率为97%。
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