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适配PAICORE2.0的硬件编码转帧加速单元设计
1
作者
丁亚伟
曹健
+4 位作者
李琦彬
冯硕
杨辰涛
王源
张兴
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期786-798,共13页
为了解决北京大学脉冲神经网络芯片PAICORE2.0类脑终端系统中软件编码和转帧过程速度较慢的问题,提出一种硬件加速方法。通过增加硬件加速单元,将Xilinx ZYNQ的处理系统PS端串行执行的软件编码转帧过程转移到可编程逻辑PL端的数据通路...
为了解决北京大学脉冲神经网络芯片PAICORE2.0类脑终端系统中软件编码和转帧过程速度较慢的问题,提出一种硬件加速方法。通过增加硬件加速单元,将Xilinx ZYNQ的处理系统PS端串行执行的软件编码转帧过程转移到可编程逻辑PL端的数据通路中流水化并行执行。硬件加速单元主要包含高度并行的卷积单元、参数化的脉冲神经元和位宽平衡数据缓冲区等。实验结果表明,该方法在几乎不增加数据通路传输延迟的前提下,可以消除软件编码和转帧过程的时间开销。在CIFAR-10图像分类的例子中,与软件编码和转帧方法相比,硬件编码转帧模块仅增加9.3%的LUT、3.7%的BRAM、2.6%的FF、0.9%的LUTRAM、14.9%的DSP以及14.6%的功耗,却能够实现约8.72倍的推理速度提升。
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关键词
脉冲神经网络芯片
PAICORE2.0
ZYNQ
脉冲
编码
硬件加速
卷积加速单元
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职称材料
智能时代的脑科学与类脑智能研究
被引量：
2
2
作者
张旭
《中国科学院院刊》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第5期840-850,共11页
以智能科技为核心技术、智能算力为生产力的智能时代再次把脑科学推向世界科学与技术前沿。脑科学是研究人、动物和机器的认知与智能的本质和规律的科学。对神经系统结构和功能联结规律进行全面解析将最终绘制成脑功能联结图谱,近10多...
以智能科技为核心技术、智能算力为生产力的智能时代再次把脑科学推向世界科学与技术前沿。脑科学是研究人、动物和机器的认知与智能的本质和规律的科学。对神经系统结构和功能联结规律进行全面解析将最终绘制成脑功能联结图谱,近10多年来神经科学研究致力于系统性地解析神经系统的神经元类型和神经结构连接,在单细胞转录组分析、神经网络结构示踪等技术推动下取得了阶段性进展。解析人类大脑这一最为复杂的信息和智能系统,会启迪类脑智能理论和类脑智能技术,即脑科学/神经科学启发的智能理论和技术。在智能时代,脑科学研究的多学科交叉研究范式促使脑机接口、类脑智能计算等类脑智能研究领域加入脑科学。脑机接口的神经解码和编码技术为绘制人脑功能神经网络图谱提供了重要的功能研究技术和方法,并且可探索在脑疾病临床诊治上的应用。类脑计算正成为脑科学研究的一种新范式,借鉴脑处理信息和学习的基本原理发展高能效、高速和智能的新型类脑计算系统,利用发展的类脑计算系统可以加速发展脑模拟和数字大脑,促进理解大脑运行机制和治疗脑疾病,发展数字脑科学和脑医学。新近出现的脉冲神经网络智能处理器为构建大规模类脑智能计算系统奠定了基础,未来类脑超级算力极可能超过人类大脑算力,影响智能科技变革和人类社会发展。
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关键词
神经
科学
脑成像
脑功能
神经网络
图谱
脑机接口
类脑智能
类脑计算
脉冲神经网络芯片
类脑处理器(BPU)
原文传递
题名
适配PAICORE2.0的硬件编码转帧加速单元设计
1
作者
丁亚伟
曹健
李琦彬
冯硕
杨辰涛
王源
张兴
机构
北京大学软件与微电子学院
北京大学集成电路学院
北京大学深圳研究生院集成微系统科学工程与应用重点实验室
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期786-798,共13页
基金
深圳市科技创新委员会基金(KQTD20200820113105004)资助。
文摘
为了解决北京大学脉冲神经网络芯片PAICORE2.0类脑终端系统中软件编码和转帧过程速度较慢的问题,提出一种硬件加速方法。通过增加硬件加速单元,将Xilinx ZYNQ的处理系统PS端串行执行的软件编码转帧过程转移到可编程逻辑PL端的数据通路中流水化并行执行。硬件加速单元主要包含高度并行的卷积单元、参数化的脉冲神经元和位宽平衡数据缓冲区等。实验结果表明,该方法在几乎不增加数据通路传输延迟的前提下,可以消除软件编码和转帧过程的时间开销。在CIFAR-10图像分类的例子中,与软件编码和转帧方法相比,硬件编码转帧模块仅增加9.3%的LUT、3.7%的BRAM、2.6%的FF、0.9%的LUTRAM、14.9%的DSP以及14.6%的功耗,却能够实现约8.72倍的推理速度提升。
关键词
脉冲神经网络芯片
PAICORE2.0
ZYNQ
脉冲
编码
硬件加速
卷积加速单元
Keywords
spike neural network chip
PAICORE2.0
ZYNQ
spike encoding
hardware acceleration
convolutional acceleration unit
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN40 [电子电信—微电子学与固体电子学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
智能时代的脑科学与类脑智能研究
被引量：
2
2
作者
张旭
机构
中国神经科学学会
广东省智能科学与技术研究院
出处
《中国科学院院刊》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第5期840-850,共11页
基金
国家自然科学基金(32192413、32030050)
广东省重点领域研发计划(2023B0303010002)
广东省高水平创新研究院项目(2021B0909050004)。
文摘
以智能科技为核心技术、智能算力为生产力的智能时代再次把脑科学推向世界科学与技术前沿。脑科学是研究人、动物和机器的认知与智能的本质和规律的科学。对神经系统结构和功能联结规律进行全面解析将最终绘制成脑功能联结图谱,近10多年来神经科学研究致力于系统性地解析神经系统的神经元类型和神经结构连接,在单细胞转录组分析、神经网络结构示踪等技术推动下取得了阶段性进展。解析人类大脑这一最为复杂的信息和智能系统,会启迪类脑智能理论和类脑智能技术,即脑科学/神经科学启发的智能理论和技术。在智能时代,脑科学研究的多学科交叉研究范式促使脑机接口、类脑智能计算等类脑智能研究领域加入脑科学。脑机接口的神经解码和编码技术为绘制人脑功能神经网络图谱提供了重要的功能研究技术和方法,并且可探索在脑疾病临床诊治上的应用。类脑计算正成为脑科学研究的一种新范式,借鉴脑处理信息和学习的基本原理发展高能效、高速和智能的新型类脑计算系统,利用发展的类脑计算系统可以加速发展脑模拟和数字大脑,促进理解大脑运行机制和治疗脑疾病,发展数字脑科学和脑医学。新近出现的脉冲神经网络智能处理器为构建大规模类脑智能计算系统奠定了基础,未来类脑超级算力极可能超过人类大脑算力,影响智能科技变革和人类社会发展。
关键词
神经
科学
脑成像
脑功能
神经网络
图谱
脑机接口
类脑智能
类脑计算
脉冲神经网络芯片
类脑处理器(BPU)
Keywords
neuroscience
brain imaging
brain connectivity map
brain-computer interface
brain-inspired intelligence
brain-inspired computing
spiking neural network processor
brain-inspired processor(BPU)
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
适配PAICORE2.0的硬件编码转帧加速单元设计
丁亚伟
曹健
李琦彬
冯硕
杨辰涛
王源
张兴
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
智能时代的脑科学与类脑智能研究
张旭
《中国科学院院刊》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024
2
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