[發明專利]一種面向類腦計算芯片的芯片間數據傳輸系統及實現方法

有效

• 申請號: 202110035448.7
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN112866148B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 陸啟明;金孝飛;孫世春;章明;朱國權;郝康利;韓佩卿;凡軍海;馬德;朱曉雷;潘綱
• 申請（專利權）人: 之江實驗室;浙江大學
• 主分類號: H04L12/403
• 分類號: H04L12/403;H04L12/413;H04L49/109
• 代理公司: 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213
• 代理人: 楊小凡

本發明公開了一種面向類腦計算芯片的芯片間數據傳輸架構及實現方法，利用仲裁器為位于芯片邊界處的節點依次分配傳輸許可的多路脈沖數據串行化方式、基于壓縮減少片間數據傳輸所需帶寬的數據壓縮方式以及為適配片上網絡所做的兼容性設計；本發明通過仲裁的方式來處理這些請求沖突，仲裁信息與數據信息打包、壓縮后發送，并在接收端解壓縮與節點序號恢復；本發明不僅在片間通信時保證單個數據包傳輸的完整與一致性，還對片上網絡的虛通道資源進行實時的記錄跟蹤，并對每個脈沖數據包進行動態的虛通道再分配，以確保數據包能夠在片間通信完成后繼續在片上網絡中進行傳播；本發明支持脈沖事件喚醒，以實現無事件驅動時的片間模塊低功耗運轉。

技術領域

本發明涉及芯片間通信技術領域，尤其是涉及一種面向類腦計算芯片的芯片間數據傳輸系統及實現方法。

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，為了進一步提高芯片算力，一些新型的計算架構逐漸發展起來。作為迄今為止最具生物真實性的人工智能網絡，脈沖神經網絡在響應速度、低功耗等方面具有獨特優勢，非常適合模糊數據處理以及感知任務執行。目前，脈沖神經網絡已經成為類腦計算芯片研究熱點，相關研究團隊已經發布多款基于該型網絡的類腦芯片。例如：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。

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，因此如何實現神經元大規模集成，就成了類腦計算芯片的設計關鍵。由于單顆芯片的規模始終受到物理封裝、功耗散熱等問題的制約，將多顆類腦計算芯片級聯形成大規模化的脈沖神經網絡具有很高的實用性，為解決芯片級聯時面臨的數據通信問題，設計一種高效的芯片間數據傳輸系統是非常重要的。這種傳輸系統既要確保片間通信的延遲和吞吐量滿足類腦計算芯片的工作需求，同時還要兼容在類腦計算芯片中廣泛應用的片上網絡，使得數據包在不同芯片間通信完成后仍能在片上網絡中正常的傳輸。

發明內容

為解決現有技術的不足，實現保證片間通信的高吞吐量與低延遲的同時，兼容片上網絡的目的，本發明采用如下的技術方案：

一種面向類腦計算芯片的芯片間數據傳輸實現方法，包括如下步驟：

S1，發送端通過輪詢仲裁器從多個節點的發送請求中根據節點優先級進行響應，并向被選中節點返回信息，發送端狀態記錄單元存儲仲裁信息，并關閉仲裁器；在多顆芯片進行片間通信時，位于邊界處的多個節點通常會同時發出通信請求，通過仲裁的方式來處理多節點請求沖突；

S2，復用器根據當前發送端狀態記錄單元提供的仲裁信息，獲取指定的數據信息；

S3，打包模塊將仲裁信息與數據信息打包后發送至接收端；

S4，發送端將數據信息的標志位信息存儲至發送端標志位緩存中；

S5，當發送端標志位緩存中檢測到數據幀的全部標志位信息時，產生復位信號，初始化發送端狀態記錄單元并使能仲裁器，使發送端做好傳輸下一個數據幀的準備；

S6，解包模塊提取仲裁信息與數據信息的標志位信息，并將解包后的數據信息發送至解復用模塊；

S7，接收端狀態記錄單元記錄下仲裁信息，并根據仲裁信息產生節點定位信號至解復用模塊；

S8，解復用模塊通過節點定位信號將數據信息傳輸至相應序號的緩存中，等待提供給對應的節點；

S9，接收端的標志位緩存中，檢測到一幀數據傳輸完成后，產生復位信號，初始化接收端狀態記錄單元，并做好接收下一幀數據的準備。