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存储芯片的神经形态计算与脉冲神经网络加速.docx
资料介绍
存储芯片的神经形态计算与脉冲神经网络加速
1 引言
神经形态计算通过模拟生物神经系统的结构和信息处理方式，在能耗和实时性方面具有显著优势。脉冲神经网络（SNN）作为第三代神经网络，使用脉冲时序编码信息，在事件驱动的低功耗计算中展现出独特优势。存储芯片在神经形态计算中扮演核心角色——忆阻器、ReRAM和MRAM等新型存储器件可模拟生物突触的可塑性，实现权重存储和在线学习。本章系统分析神经形态计算中的存储技术需求和SNN加速方案。
2 生物神经网络与脉冲神经网络
2.1 生物神经网络
生物神经网络由约860亿个神经元和数万亿个突触组成。神经元通过脉冲（Spike）传递信息，突触的权重（连接强度）可通过学习调节。
2.2 脉冲神经网络
SNN使用脉冲时序编码信息，神经元仅在膜电位超过阈值时发射脉冲。SNN的能耗远低于传统ANN，因为事件驱动的计算模式避免了无效计算。
3 神经形态存储器件
3.1 忆阻器突触
忆阻器（ReRAM）的电导可连续调节，模拟生物突触的权重更新。在Crossbar阵列中，通过基尔霍夫电流定律实现脉冲时序依赖可塑性（STDP），支持在线学习。
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