【摘 要】
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神经网络是模拟大脑工作机制的神经形态计算模型。以卷积神经网络为代表的人工神经网络在自动驾驶、医疗诊断等领域获得成功应用,极大地推动了人工智能技术的发展。然而对于功耗和成本受限的嵌入式设备而言,传统卷积神经网络因面向密集数值计算仍旧无法满足嵌入式智能应用需求。脉冲神经网络利用神经元间稀疏的电脉冲进行信息编码、传输和处理,更逼真地模拟了生物大脑计算过程,具有更高的计算效率。但相比卷积神经网络,面向各种
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神经网络是模拟大脑工作机制的神经形态计算模型。以卷积神经网络为代表的人工神经网络在自动驾驶、医疗诊断等领域获得成功应用,极大地推动了人工智能技术的发展。然而对于功耗和成本受限的嵌入式设备而言,传统卷积神经网络因面向密集数值计算仍旧无法满足嵌入式智能应用需求。脉冲神经网络利用神经元间稀疏的电脉冲进行信息编码、传输和处理,更逼真地模拟了生物大脑计算过程,具有更高的计算效率。但相比卷积神经网络,面向各种应用的脉冲神经网络研究尚不成熟。面向边缘终端和嵌入式系统,论文研究设计高速、低成本的脉冲卷积神经网络VLSI系统。论文从脉冲神经网络算法模型、VLSI架构和电路设计三个方面展开协同研究,调研了脉冲神经网络的脉冲神经元模型、脉冲神经网络的学习算法以及典型的脉冲神经网络模型,探索卷积神经网络模型脉冲化方法,并在此基础上提出了一种基于时间步的脉冲卷积神经网络算法模型,设计高速、可扩展、低成本脉冲卷积神经网络芯片架构与电路,实现了脉冲卷积神经网络VLSI系统的FPGA原型,并搭建测试平台完成了测试与分析,最后搭建了基于脉冲卷积神经网络IP核的So C系统,并展示其在手势识别的一个简单应用。论文的创新点有:（1）提出了一种基于时间步的二值脉冲的信息表示方法,并结合CNN转换SCNN的方法设计一种TS-SCNN模型,该算法模型具有计算简便的特点,适于硬件实现。（2）基于TS-SCNN计算模型,提出了一种可扩展、高速的脉冲卷积神经网络流式架构。（3）针对硬件计算效率低的问题,设计了多通道并行的细粒度流水的脉冲特征提取电路、移位缓存的行缓存电路,保证系统的实时性同时降低成本。论文设计的脉冲卷积神经网络芯片原型具有高速、低成本和扩展性强的特点。经测试,芯片原型验证系统在100MHz的系统时钟下,以经典的MNIST和FashionMNIST图像数据集作为输入,达到1233帧/秒的处理速度。在XC7Z045 FPGA芯片上综合测试了四种不同模型配置,其中模型配置为3C1F仅消耗74个DSP,功耗约为1.24W。基于脉冲卷积神经网络IP核所搭建的So C系统在手势识别的应用中,识别率达到98%。
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