[發明專利]用于類腦處理器的片上網絡路由通信方法及片上網絡

有效

• 申請號: 202011349475.3
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112468401B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 王蕾;康子揚;李石明;王世英;張翔宇;曲連華;石偉;龔銳;周海亮;徐煒遐
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: H04L45/16
• 分類號: H04L45/16;G06N3/04;G06N3/063;G06K9/62
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務所(普通合伙) 43008
• 代理人: 譚武藝

本發明公開了一種用于類腦處理器的片上網絡路由通信方法及片上網絡，本發明方法包括根據SNN模型的神經元的交互情況，將通信頻率更高的神經元劃分為不同的子塊映射到類腦處理器；在類腦處理器的NoC結構上為每個神經元創建了多條多播路徑，類腦處理器通過處理單元PE模仿脈沖神經元的行為，當神經元產生脈沖時，處理單元PE訪問本地的多播路徑SRAM得到該神經元相對應的多播路徑，并將多播數據包輸出至多播路徑，多播數據包在片上網絡中傳輸直到此多播路徑傳輸完成為止。本發明能有效支持基于NoC互連的類腦處理器的海量通信，又不會給NoC帶來復雜的設計和存儲開銷。

技術領域

本發明涉及類腦計算技術，具體涉及一種用于類腦處理器的片上網絡路由通信方法及片上網絡。

背景技術

類腦計算是指使用超大規模集成電路(Very Large Scale Integrated，VLSI)系統來模仿神經系統中呈現的神經生物學體系結構。類腦計算平臺是類腦計算技術的基礎設施，能夠實現海神經元的計算和互連，為類腦計算算法提供運行平臺。近年來在國內外有許多類腦處理器研制成功，包括IBM的TrueNorth、Intel的Loihi、瑞士神經信息研究所的DYNAPs，曼徹斯特大學的SpiNNaker和清華大學的天機等等。

片上網絡(Network-on-Chip，NoC)具有靈活性，可伸縮性和低功耗等特點，是類腦計算平臺多采用的一種互連體系結構。脈沖神經網絡(Spiking Neural Networks，SNN)是一種類腦計算的基本算法。SNN模型中的神經元通過突觸與其他神經元連接，并通過脈沖傳遞信息，以此來執行一系列任務。當SNN模型部署在基于NoC的類腦處理器中時，類腦計算核心將目標脈沖的地址及其他信息捆綁到一個多播數據包中，然后使用NoC的路由器(源節點)將其傳輸到目標節點。

SNN模型具有稀疏性的特點，即每個時間步僅有少量的神經元會產生脈沖。盡管SNN模型顯示出極為稀疏的通信模式，但由于神經元擁有1000至10000的突觸連接，每個產生脈沖的神經元需要產生1000至10000的多播數據包。這將導致大量多播數據包通過NoC，并可能導致NoC擁塞。受硬件資源(例如虛擬通道的數量和深度)的限制，NoC無法有效支持海量數據通信。通信期間，多播數據包之間發生資源競爭。NoC嚴重擁塞將增加多播數據包的平均傳輸延遲，這將影響系統的性能。

為了減輕NoC的通信壓力，許多類腦計算平臺采用基于多播機制的通信體系結構來支持神經元的芯片上和芯片間通信。SpiNNaker引入了四種路由算法來構造用于網狀拓撲的多播樹。這些多播樹存儲在片上多播路由器的路由表中。有學者為3D NoC-SNN系統提出了基于最短路徑聚類的多播脈沖路由算法。他們實現了一個多播3D路由器，其中包括一個路由表，以將脈沖有效地傳遞給其他目的神經元。Neurogrid是一個以樹狀NoC結構組織的16芯片系統。它的特殊結構使其自然適用于基于樹的多播路由方案。但是，這些架構分別存在一些問題。Neurogrid的特殊體系結構使其多播機制不適合其他NoC拓撲，例如基于網格的拓撲。其他架構都采用路由表在路由器中存儲組播路徑的詳細信息，這給路由器帶來了額外的設計復雜性。另外，將需要一些時間將多播路由構建到路由表中。上述問題給類腦處理器的設計和實現NoC結構帶來了挑戰。

因此，需要設計一種路由通信機制，使得其能夠有效的支持基于NoC互連的類腦處理器的海量通信，又不會給NoC帶來復雜的設計和存儲開銷。

發明內容

本發明要解決的技術問題：針對現有技術的上述問題，提供一種用于類腦處理器的片上網絡路由通信方法及片上網絡，本發明能夠有效的支持基于NoC互連的類腦處理器的海量通信，又不會給NoC帶來復雜的設計和存儲開銷。

為了解決上述技術問題，本發明采用的技術方案為：

一種用于類腦處理器的片上網絡路由通信方法，包括：

1)輸入SNN模型的神經元的交互情況；