[發明專利]一種類腦計算機中脈沖數據包高效傳輸方法

有效

• 申請號: 201911048683.7
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN111082949B
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發明（設計）人: 葉武劍;李冕;劉怡俊;劉文杰;翁韶偉
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: H04L12/18
• 分類號: H04L12/18;G06N3/06
• 代理公司: 廣東廣信君達律師事務所 44329
• 代理人: 楊曉松

本發明公開了一種類腦計算機中脈沖數據包高效傳輸方法，基于類腦計算機系統，采用集群組播脈沖數據包，以集群為單位的連接模式進行數據傳輸。類腦計算機系統的設計就是模擬神經元在大腦中的實時反映，利用多核系統平臺模擬脈沖神經網絡中神經元的映射關系，本發明更能切合大腦神經元實際的工作情況。另外，采用的集群組播脈沖數據包，其每一部分存儲的基本信息以及所占的比特大小，包括控制位信息，均是針對類腦計算機系統的節點來設置的。最后，完整的給出一套編碼方案，如何實現基于集群組播脈沖數據包的編碼，不僅實現靈活多變的脈沖數據包編碼，而且減少了路由表中路由條目的數量。

技術領域

本發明涉及數據傳輸的技術領域，尤其涉及到一種類腦計算機中脈沖數據包高效傳輸方法。

背景技術

脈沖神經網絡是第三代的新型人工網絡模型，它模擬人腦神經元的工作原理，當神經元電位超出響應閾值時發生脈沖事件，產生的脈沖信息傳遞給與之相連的神經元。相關文獻中對脈沖神經網絡的研究大多基于網絡框架本身，如研究新的神經元模型、新的網絡學習機制、新的脈沖序列編碼方式等。而人腦是一個復雜的神經系統模型，任何被設計用來模擬人腦神經元的工作必需支持海量的脈沖數據通信。可想而知，基于脈沖神經網絡的類腦計算機相關項目的開展，設計一個高效的數據包傳輸方案是十分重要的環節。

在文獻1(Overview of the SpiNNaker System Architecture)中，設計了兩種脈沖數據包的基本格式和傳輸方法，分別是點對點的脈沖數據包和組播脈沖數據包。在類腦計算機中，點對點通信實現網內特定兩個神經元之間的數據傳遞，因此需要設計固定的通信鏈路。類似于傳統局域網中路由尋址過程，每個數據包需要攜帶源節點地址和目的節點地址，點對點數據包通過路由表匹配獲取對應的輸出端口。

文獻1中點對點脈沖數據包的基本格式，前半部分存的是該數據包對應的源節點的地址信息，后半部分存放的是目的節點的地址信息。組播數據包是一種基于源地址事件表示的AER尋址方式，即脈沖數據包只攜帶源地址的相關信息。組播傳輸實現點對多點的網絡連接，如果一個神經元同時給多個神經元傳輸相同的數據，只需復制一份相同的數據包。其中數據包的基本格式中，第一部分用來確定節點位置信息，第二部分用來確定ARM核的位置，第三部分用來確定每個核模擬的神經元的位置。

在文獻1中點對點通信是在節點與節點之間設計一個專用鏈路，完成數據的傳輸。而脈沖神經網絡需要完成神經元的實時激發與響應，神經元間的互連與通信十分密集。假設全部像類似收發郵件，游覽網頁時采用的單播通信方式，這樣的處理方式效率就很難滿足系統的需求。組播通信實現僅僅對特定目標群體傳送特定數據的目的，一個神經元的脈沖激發可能需要發送給多個目的神經元，采用組播的脈沖數據傳輸的方式，位于同一個組播組內的神經元通過復制和轉發的方式收發數據包，神經元之間的一對一組的對應模式，相比于單播和廣播，不僅提高了數據的傳輸效率，也避免了網絡資源的浪費。

但是在文獻1脈沖數據包的設計方案中，并沒有考慮大腦中神經元的真實情況，因為神經元是大腦神經系統結構的基本單位，然而單獨或者幾個獨立的神經元是不可能完成復雜的功能實現，只有當大量同類神經元聚集在一起，形成一個集群共同去完成特定的目標才能發揮出整體的作用，每個集群間相互的合作共同完成了生物體的感知和意識等行為。所以文獻1中沒有涉及到集群的概念，每條神經元的脈沖數據包需要單獨的進行尋址，造成資源的浪費。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種能切合大腦神經元實際的工作情況的類腦計算機中脈沖數據包高效傳輸方法。

為實現上述目的，本發明所提供的技術方案為：

一種類腦計算機中脈沖數據包高效傳輸方法，其基于類腦計算機系統，采用集群組播脈沖數據包，以集群為單位的連接模式進行數據傳輸；在同一個集群內的神經元共享到目的集群的路徑；每個集群的神經元有自己獨特的電位信息，集群間的脈沖傳遞負責相應的特定功能；

所述集群通過將同類神經元聚集在一起而得到。