神經形態計算 - 硬體加速器

---

---

在神經形態系統中，幾種型別的硬體加速器用於模擬自然神經網路的行為。基於憶阻器的加速器、專用積體電路和現場可程式設計門陣列是一些常用的神經形態硬體加速器。在本節中，我們將討論所有型別的神經形態系統硬體加速器，及其特性和示例。

神經形態處理單元

神經形態處理單元 (NPU) 是一種特殊型別的處理器，旨在像人腦中的神經網路一樣工作。人腦的認知部分使用脈衝神經網路學習並適應新的環境，這與 NPU 中使用的技術相同。

特點

• 脈衝神經網路：NPU 使用脈衝神經網路，這是一種特殊型別的神經網路，透過使用離散的、時間相關的脈衝來傳輸和處理資訊，其工作方式與生物神經元相同。
• 能效：NPU 經過最佳化，可以以最少的能量消耗處理神經計算，因此可用於具有大規模並行性的系統。
• 適應性：NPU 的神經結構將透過動態重新配置其突觸連線來適應不斷變化的環境和輸入資料。這與我們的大腦學習並適應新環境的方式相同。

示例

• IBM TrueNorth：一種使用數百萬個神經元和數十億個突觸設計的神經形態晶片。這將提供高度並行和高效的處理能力。

現場可程式設計門陣列 (FPGA)

現場可程式設計門陣列 (FPGA) 是可重新配置的硬體裝置，可以對其進行程式設計以實現自定義的神經網路架構。這些對於原型設計和試驗不同的神經形態計算模型很有用。

特點

• 可重構性：FPGA 可以重新程式設計以支援不同的神經網路拓撲結構和計算模型。
• 並行處理：FPGA 擅長並行執行多個計算，這對於模擬大型神經網路至關重要。
• 能效：FPGA 可以透過將硬體配置更改為特定的神經模型來最佳化功耗。

示例

• Xilinx UltraScale+：它由 Xilinx（現在是 AMD 的一部分）開發，以其高效能和先進的功能而聞名。它適用於電信、資料中心、汽車、航空航天和工業應用等廣泛的應用。

專用積體電路 (ASIC)

專用積體電路 (ASIC) 是為特定神經形態應用（如深度學習和神經模擬）而定製的晶片。

特點

• 高效率：ASIC 因其針對特定神經處理任務而定製，因此具有良好的計算效率。
• 低功耗：這些電路針對節能執行進行了最佳化，這在對功耗敏感的神經形態系統中至關重要。
• 緊湊設計：ASIC 緊湊且設計用於大規模整合。

示例

• 英特爾 Loihi：一種設計用於模擬脈衝神經網路的神經形態 ASIC。這是一種節能且可擴充套件的神經處理器。

基於憶阻器的加速器

基於憶阻器的加速器使用憶阻器以電阻變化的形式儲存和處理資訊。這些系統以高度平行計算和高效的記憶體使用而聞名。

特點

• 非易失性儲存器：基於憶阻器的加速器即使在斷電後也能保留資訊。因此，它非常適合節能的、持續學習的系統。
• 模擬資料儲存：憶阻器使用電阻的十進位制值以模擬形式儲存資料。這樣，與傳統的二進位制系統相比，它可以實現更細緻的資料表示。
• 可擴充套件性：基於憶阻器的系統可以擴充套件到大量神經元和突觸。

示例

• 惠普憶阻器交叉陣列：一種基於憶阻器的系統，旨在加速神經形態計算任務，如模式識別和即時學習。

模擬神經晶片

模擬神經晶片是專門設計的硬體，用於以連續和模擬的方式處理資訊，這與生物神經元的行為相同。這些晶片用於在神經形態系統中模擬即時神經計算。

特點

• 連續訊號處理：模擬神經晶片以連續範圍處理資料，因此可以為模擬和控制系統生成即時響應。
• 低功耗：這些晶片消耗的功率明顯更低，這使得它們非常適合大規模的即時神經網路。
• 即時適應：模擬神經晶片可以像我們的大腦學習並適應新環境一樣快速適應不斷變化的輸入。

示例

• BrainChip Akida：一種用於即時邊緣計算和模式識別任務的神經形態模擬神經晶片。