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题名支持抑制型脉冲神经网络的硬件加速器
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作者
钱平
韩睿
谢凌东
罗旺
徐华荣
李松松
郑振东
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机构
国网浙江省电力有限公司
国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
国网电力科学研究院有限公司
中国科学技术大学苏州高等研究院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第8期338-347,共10页
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基金
国家电网公司总部科技项目(5700-202119266A-0-0-00)。
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文摘
现有脉冲神经网络加速器的设计过多关注于硬件层面的功能完备性,缺少算法层面的相关协同优化以保证硬件计算效率。此外,传统的事件驱动型脉冲神经网络加速器没有考虑到脉冲神经元模型中普遍存在的脉冲抖动现象,因此不能实现对抑制型脉冲神经网络的支持。为解决上述问题,采用软硬件结合的方式,提出了一种支持抑制型脉冲神经网络加速器的设计方法。软件优化层面通过对脉冲神经网络计算冗余性的分析,提出了相应的近似计算方法以大幅降低脉冲神经网络的计算量;硬件设计层面提出了解决脉冲抖动问题的计算模块,并在此基础上设计了与近似计算方法相适应的并行计算结构。为验证设计的合理性,在XilinxZC706 FPGA上部署了加速器原型FEAS。在主流数据集上的测试结果显示,相较以往脉冲神经网络的加速器部署,FEAS在保持97.54%原有模型精度的情况下获得超过一个数量级的性能提升。
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关键词
脉冲神经网络
事件驱动
抑制型网络
近似计算
硬件加速器
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Keywords
spiking neural network
event-driven
inhibitory neural network
approximation calculation
hardware accelerator
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分类号
TP302
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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