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神经形态计算 - 硬件加速器
在神经形态系统中，几种类型的硬件加速器用于模拟自然神经网络的行为。基于忆阻器的加速器、专用集成电路和现场可编程门阵列是一些常用的神经形态硬件加速器。在本节中，我们将讨论所有类型的神经形态系统硬件加速器，及其特性和示例。
神经形态处理单元
神经形态处理单元 (NPU) 是一种特殊类型的处理器，旨在像人脑中的神经网络一样工作。人脑的认知部分使用脉冲神经网络学习并适应新的环境，这与 NPU 中使用的技术相同。
特点
- 脉冲神经网络：NPU 使用脉冲神经网络，这是一种特殊类型的神经网络，通过使用离散的、时间相关的脉冲来传输和处理信息，其工作方式与生物神经元相同。
- 能效：NPU 经过优化，可以以最少的能量消耗处理神经计算，因此可用于具有大规模并行性的系统。
- 适应性：NPU 的神经结构将通过动态重新配置其突触连接来适应不断变化的环境和输入数据。这与我们的大脑学习并适应新环境的方式相同。
示例
- IBM TrueNorth：一种使用数百万个神经元和数十亿个突触设计的神经形态芯片。这将提供高度并行和高效的处理能力。
现场可编程门阵列 (FPGA)
现场可编程门阵列 (FPGA) 是可重新配置的硬件设备，可以对其进行编程以实现自定义的神经网络架构。这些对于原型设计和试验不同的神经形态计算模型很有用。
特点
- 可重构性：FPGA 可以重新编程以支持不同的神经网络拓扑结构和计算模型。
- 并行处理：FPGA 擅长并行执行多个计算，这对于模拟大型神经网络至关重要。
- 能效：FPGA 可以通过将硬件配置更改为特定的神经模型来优化功耗。
示例
- Xilinx UltraScale+：它由 Xilinx（现在是 AMD 的一部分）开发，以其高性能和先进的功能而闻名。它适用于电信、数据中心、汽车、航空航天和工业应用等广泛的应用。
专用集成电路 (ASIC)
专用集成电路 (ASIC) 是为特定神经形态应用（如深度学习和神经模拟）而定制的芯片。
特点
- 高效率：ASIC 因其针对特定神经处理任务而定制，因此具有良好的计算效率。
- 低功耗：这些电路针对节能运行进行了优化，这在对功耗敏感的神经形态系统中至关重要。
- 紧凑设计：ASIC 紧凑且设计用于大规模集成。
示例
- 英特尔 Loihi：一种设计用于模拟脉冲神经网络的神经形态 ASIC。这是一种节能且可扩展的神经处理器。
基于忆阻器的加速器
基于忆阻器的加速器使用忆阻器以电阻变化的形式存储和处理信息。这些系统以高度并行计算和高效的内存使用而闻名。
特点
- 非易失性存储器：基于忆阻器的加速器即使在断电后也能保留信息。因此，它非常适合节能的、持续学习的系统。
- 模拟数据存储：忆阻器使用电阻的十进制值以模拟形式存储数据。这样，与传统的二进制系统相比，它可以实现更细致的数据表示。
- 可扩展性：基于忆阻器的系统可以扩展到大量神经元和突触。
示例
- 惠普忆阻器交叉阵列：一种基于忆阻器的系统，旨在加速神经形态计算任务，如模式识别和实时学习。
模拟神经芯片
模拟神经芯片是专门设计的硬件，用于以连续和模拟的方式处理信息，这与生物神经元的行为相同。这些芯片用于在神经形态系统中模拟实时神经计算。
特点
- 连续信号处理：模拟神经芯片以连续范围处理数据，因此可以为模拟和控制系统生成即时响应。
- 低功耗：这些芯片消耗的功率明显更低，这使得它们非常适合大规模的实时神经网络。
- 实时适应：模拟神经芯片可以像我们的大脑学习并适应新环境一样快速适应不断变化的输入。
示例
- BrainChip Akida：一种用于实时边缘计算和模式识别任务的神经形态模拟神经芯片。
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