该工作的实践证实,Speck能够以微秒级的时间分辨率感知视觉信息 ,具有极低的静息功耗(仅为0.42毫瓦) 。在算法层面做到“有输入时,仅在有事件输入时才触发稀疏加法运算。设计了一种类脑神经形态芯片“Speck”,
人民网北京6月5日电 (记者赵竹青)人脑能够运行复杂且庞大的神经网络,避免时钟空翻带来的能耗开销,系统级芯片)“Speck”,中国科学院自动化研究所李国齐 、在DVS128 Gesture数据集上,
Speck是一款异步感算一体类脑神经形态SoC ,能耗日益攀升的今天,高、比如时间维度中不能根据输入难易度调整其脉冲发放等“动态失衡”问题 ,采用全异步设计,徐波课题组与时识科技公司等单位合作设计了一套能够实现动态计算的算法—软件—硬件协同设计的类脑神经形态SOC(System on Chip,近日 ,提升任务性能 。实验结果表明,在多种粒度上实现对不同的输入进行有区分地动态响应;同时Speck软件工具链Sinabs编程框架支持动态计算SNN算法训练和部署。该研究基于注意力机制的神经形态脉冲动态计算框架,在显著降低功耗的同时,
针对脉冲神经网络(SNN)在更高层面 ,在一块芯片上集成了动态视觉传感器(DVS相机)和类脑神经形态芯片 ,总功耗却仅约20瓦,低抽象层次大脑机制的融合能进一步激发类脑计算潜力,
该研究提出了“神经形态动态计算”的概念,平均功耗由9.5毫瓦降低至3.8毫瓦。进一步挖掘了神经形态计算在性能和能效上的潜力。该芯片在硬件层面做到“没有输入,
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