[發明專利]一種基于脈沖神經網絡的類腦計算芯片

有效

• 申請號: 201911148787.5
• 申請日: 2019-11-21
• 公開（公告）號: CN110909869B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發明（設計）人: 馬德;李一濤;吳葉倩;戴書畫;段會康;潘綱
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06N3/06
• 分類號: G06N3/06;G06N3/04
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

本發明公開了一種基于脈沖神經網絡的類腦計算芯片，屬于人工神經網絡技術領域，該類腦計算芯片由存算一體的多個節點組成；一個節點中包括多個神經元；神經元之間通過突觸連接，同一節點的神經元共享一塊突觸存儲器，突觸存儲器分為鏈表區域和突觸數據包區域；鏈表區域包含每個神經元的鏈表；鏈表用于保存每個神經元的突觸數據包的地址；突觸數據包區域包含每個神經元的突觸數據包；突觸數據包用于保存節點中每個神經元的突觸信息。本發明中針對不同神經元間突觸連接數的巨大差異，利用共享存儲的突觸信息實現方式，通過對突觸存儲器的動態劃分，可以讓每個神經元按需分配，充分利用存儲空間。

技術領域

本發明涉及人工神經網絡技術領域，具體涉及一種基于脈沖神經網絡的類腦計算芯片。

背景技術

近年來“內存墻”與“功耗墻”效應日趨嚴重，傳統計算機所遵循的馮諾依曼體系結構正在面臨巨大的挑戰，在后摩爾時代，半導體行業迫切需要尋求新的架構與方法以滿足電子產業對不斷提高的計算性能和極低功耗的需求。隨著腦科學的發展，人們逐漸了解到人腦是一部極高能效的計算機，類腦計算應運而生，內存與計算單元合二為一，從根本上去除了經典馮諾依曼體系架構的“內存墻”問題。類腦計算的基本思路是將生物神經網絡的概念應用于計算機系統設計，針對智能信息處理的特定應用來提高性能與降低功耗。

脈沖神經網絡作為第三代神經網絡具有高度的生物真實性，由于在真實世界學習的任務中展現出獨特優勢，迅速成為類腦計算芯片研究熱點，業界已經發布多款基于脈沖神經網絡的類腦芯片。

2015年，IBM發布類腦芯片TrueNorth,支持百萬級神經元，具有極低運行功耗，并于2016發布基于TrueNorth的類腦超級計算平臺；2017年，Intel發布類腦芯片Loihi，支持在線自主學習功能；2019年，清華大學的“天機芯”登上了Nature封面，把智能的兩個主要研究方向，即基于計算機科學和基于神經科學，集成到了一起。

申請公布號為CN 109901878 A公開了一種類腦計算芯片及計算設備，所述類腦計算芯片是由一個或多個功能核組成的眾核系統，各功能核之間通過片上網絡進行數據傳輸；所述功能核包括：至少一個可編程的神經元處理器，用于計算多種神經元模型，至少一個協處理器，與所述神經元處理器耦合，用于執行積分運算和/或乘加類運算；其中，所述神經元處理器可調用所述協處理器執行乘加類運算。

申請公布號為CN 107368888 A公開了一種類腦計算系統及其突觸，所述突觸為MTJ突觸，其包括記憶MTJ和參考MTJ；MTJ突觸的輸出端連接到類腦計算系統中輸入電荷的神經元，MTJ突觸的輸入端連接到類腦計算系統中輸出電荷的神經元；MTJ突觸的輸出端被置于基準電位，記憶MTJ適于接收來自所述MTJ突觸的輸入端的第一脈沖，參考MTJ適于接收來自MTJ突觸的輸入端的第二脈沖，第一脈沖與第二脈沖同時發射，形狀相同且符號相反；MTJ突觸還包括與記憶MTJ相連的第一選通器件以及與參考MTJ相連的第二選通器件，分別設置于輸出電荷的神經元與輸入電荷的神經元之間的不同電流路徑上，且兩者導流方向相反。

因為單個神經元的功能有限，只有數以百萬計的神經元協同工作才能在特定智能信息處理方面表現出獨特優勢，因此實現脈沖神經網絡芯片神經元的大規模化仍然是一個核心問題，神經突觸用于表示脈沖神經網絡間的連接關系，包括連接拓撲、權重、延遲等信息，一種高效的突觸實現方式對于神經網絡拓撲結構的靈活可重構、神經元規模的靈活可擴展都非常重要。

發明內容

本發明提供了一種基于脈沖神經網絡的類腦計算芯片，使其能夠支持神經網絡拓撲結構的靈活配置。

一種基于脈沖神經網絡的類腦計算芯片，所述的類腦計算芯片由存算一體的多個節點組成；所述的節點中包括多個神經元；所述的神經元之間通過突觸連接，同一節點的神經元共享一塊突觸存儲器，所述的突觸存儲器分為包含每個神經元鏈表的鏈表區域和包含每個神經元突觸數據包的突觸數據包區域。