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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明属于人工智能硬件领域，尤其涉及低延时低能耗脉冲神经网络处理器，包括存储单元、权重变换单元、脉冲解码单元、脉冲计算阵列、脉冲转换单元、脉冲编码压缩单元和主控制器。在权重变换单元将FS神经元模型和定点量化原理结合，将膜电位到脉冲的转换转变为特定位置上的数据位提取，并将脉冲到膜电位的更新转换为可并行处理的移位加法，使得SNN的时空稀疏特性在硬件上被更加充分的利用。整个计算过程只有移位和加法，可大幅减少计算复杂度。实现了批量神经元的并行处理，可大幅减少计算延迟。在算法对输入稀疏度无特殊要求的情况下，实现了低延时低能耗的脉冲神经网络处理器。

主权项：1.一种低延时低能耗脉冲神经网络处理器，包括存储单元、权重变换单元、脉冲解码单元、脉冲计算阵列单元、脉冲转换单元、脉冲编码压缩单元、以及主控制器，其特征在于：所述存储单元，用于存储该脉冲神经网络处理器外部输入和本地产生的数据;外部输入包括网络模型的初始权重和编码脉冲，初始权重为以定点数的格式进行存储的权重数据，编码脉冲为经过压缩后的脉冲序列；本地产生的数据包括脉冲计算阵列单元计算过程中产生的膜电位中间结果、以及整个网络计算得到的最终结果，都以定点数的格式进行存储；所述权重变换单元，接收存储单元发送的权重数据，根据权重数据的定点方式以及神经元的脉冲发放阈值进行移位扩展变换；所述脉冲解码单元，接收存储单元发送的的编码脉冲，并对其进行解压缩处理，得到的索引信息和脉冲序列；将索引信息发送至主控制器，在主控制器的调度下将脉冲序列发送至脉冲计算阵列单元；所述脉冲计算阵列单元，接收脉冲解码单元发送的脉冲序列和权重变换单元移位扩展变换后的权重，结合预设脉冲序列时间窗长，完成批量脉冲和变换后权重的计算；每个脉冲计算单元并行处理单个脉冲序列中的所有脉冲，在单个时钟周期内即可完成单个神经元所有时间步的膜电位更新计算；若脉冲计算阵列单元已计算出单层网络最终的膜电位，则发送该计算结果至脉冲转换单元；若脉冲计算阵列单元计算所得只是中间过程值，且当前阵列存储容量不足以支持在本地完成进一步更新，则发送该计算结果至存储单元进行存储；若脉冲计算阵列单元已计算出整个网络的最终结果，则将其直接发送至存储单元，最终发送至外部进行处理；所述脉冲转换单元，采用并行处理的方式将收到的膜电位转化为脉冲序列发送至脉冲编码压缩单元；所述脉冲编码压缩单元，对收到的脉冲序列进行数据压缩后，发送至存储单元进行存储；所述主控制器，与上述各单元互联，用于获取上述各单元的状态，根据获取的各单元状态生成相应的控制指令，以控制各单元完成数据调度与计算；通过控制存储单元，向权重变换单元发送初始定点的权重数据完成权重转换，向脉冲解码单元发送压缩编码脉冲数据完成脉冲索引信息和脉冲序列的提取；根据索引信息控制计算阵列内脉冲序列、权重以及计算过程值的调度，以协调脉冲计算阵列单元、脉冲转换单元和脉冲编码压缩单元完成整个网络模型的计算任务。

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