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基于FPGA集群的脉冲神经网络仿真器设计
被引量：
4
1
作者
李康
张鲁飞
+4 位作者
张新伟
郁龚健
刘家航
吴东
柴志雷
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期201-209,共9页
针对类脑计算系统中NEST脉冲神经网络仿真器运行速度慢和功耗高的问题,设计一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)集群的NEST脉冲神经网络仿真器。在改进NEST仿真器结构的基础上,提出漏电流整合放电神经元计算模块的流水线并行架构,实现...
针对类脑计算系统中NEST脉冲神经网络仿真器运行速度慢和功耗高的问题,设计一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)集群的NEST脉冲神经网络仿真器。在改进NEST仿真器结构的基础上,提出漏电流整合放电神经元计算模块的流水线并行架构,实现支持双核双线程和多节点多进程的FPGA集群设计。在皮质层视觉仿真模型上的实验结果表明,与基于Xeon E5-2620和ARM A9平台的NEST仿真器相比,基于FPGA集群的NEST仿真器计算能效和速度分别提升43.93倍、23.54倍和12.36倍、208倍,能为大规模类脑计算系统实现提供技术支持。
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关键词
类脑计算系统
脉冲神经网络仿真器
现场可编程逻辑门阵列集群
硬件实现
皮质层视觉
仿真
模型
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职称材料
题名
基于FPGA集群的脉冲神经网络仿真器设计
被引量：
4
1
作者
李康
张鲁飞
张新伟
郁龚健
刘家航
吴东
柴志雷
机构
江南大学物联网工程学院
数学工程与先进计算国家重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期201-209,共9页
基金
国家自然科学基金(61972180)
数学工程与先进计算国家重点实验室开放基金(2018A04)。
文摘
针对类脑计算系统中NEST脉冲神经网络仿真器运行速度慢和功耗高的问题,设计一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)集群的NEST脉冲神经网络仿真器。在改进NEST仿真器结构的基础上,提出漏电流整合放电神经元计算模块的流水线并行架构,实现支持双核双线程和多节点多进程的FPGA集群设计。在皮质层视觉仿真模型上的实验结果表明,与基于Xeon E5-2620和ARM A9平台的NEST仿真器相比,基于FPGA集群的NEST仿真器计算能效和速度分别提升43.93倍、23.54倍和12.36倍、208倍,能为大规模类脑计算系统实现提供技术支持。
关键词
类脑计算系统
脉冲神经网络仿真器
现场可编程逻辑门阵列集群
硬件实现
皮质层视觉
仿真
模型
Keywords
brain-like computing system
Spiking Neural Network(SNN)simulator
Field Programmable Gate Array(FPGA)cluster
hardware implementation
cortical visual simulation model
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于FPGA集群的脉冲神经网络仿真器设计
李康
张鲁飞
张新伟
郁龚健
刘家航
吴东
柴志雷
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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