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向存算一体芯片的脉冲神经网络SNN加速架构与存储设计.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的脉冲神经网络SNN加速架构与存储设计
——从事件驱动到时空编码的神经形态计算存储优化
引言
脉冲神经网络（SNN）作为第三代神经网络，通过模拟生物神经元的脉冲发放机制，在事件驱动计算和时空信息处理方面展现出独特优势。SNN的稀疏脉冲发放特性——神经元在大多数时间处于静默状态——使其天然适合存算一体架构的加速。然而，SNN的时空编码方式引入了时间维度的存储需求，脉冲事件的时序关系需要特殊的管理。本文系统分析面向存算一体芯片的SNN加速架构与存储设计，从事件驱动到时空编码的神经形态计算存储优化方案。
SNN的计算特征
脉冲神经元模型
SNN中常用的脉冲神经元模型包括：
1. LIF模型：泄漏积分发放模型是最常用的脉冲神经元模型，通过膜电位的积分、泄漏和阈值发放产生脉冲。
2. IF模型：积分发放模型是LIF模型的简化，忽略膜电位的泄漏，适合硬件实现。
3. 自适应LIF模型：在LIF模型的基础上引入自适应机制，调节神经元的发放阈值和不应期。
时空编码
SNN的信息编码方式包括：
1. 速率编码：信息通过脉冲发放频率编码，频率越高，信息越强。速率编码的实现简单，但时间分辨率低。
2. 时间编码：信息通过脉冲发放的时间编码，脉冲的时间位置携带信息。时间编码的时间分辨率高，但实现复杂。
3. 群体编码：信息通过多个神经元的脉冲发放模式编码，在群体层次上表示信息。
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