[發明專利]脈沖神經網絡芯片架構、芯片及系統

在審

• 申請號: 202210526421.2
• 申請日: 2022-05-16
• 公開（公告）號: CN115392445A
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 葉樂;劉影;何為;王志軒;黃如
• 申請（專利權）人: 杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技術高等研究院
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063
• 代理公司: 北京致科知識產權代理有限公司 11672
• 代理人: 魏紅雅

本發明公開一種脈沖神經網絡芯片架構、芯片及系統，其中脈沖神經網絡芯片架構，包括：閾值交叉型數據轉換器、事件預檢測器、決策決定器和至少兩層的脈沖神經網絡，所述閾值交叉型數據轉換器，用于將輸入模擬信號進行時間域上編碼，輸出模擬信號跨越每一個電壓閾值的第一路脈沖信號以及模擬信號跨越每一個電壓閾值方向的第二路脈沖信號；事件預檢測器，用于根據第一路脈沖信號和第二路脈沖信號確定事件的開始時間和結束時間；其中，脈沖神經網絡的層間為全連接，第一層神經元由閾值交叉型數據轉換器的兩路脈沖輸出信號驅動，其他層的神經元由前一層的輸出脈沖驅動，決策決定器根據最后一層神經元的輸出脈沖信號輸出推斷結果。本發明可以免去時鐘同步，降低功耗，實現終極事件驅動。

技術領域

本發明涉及集成電路技術領域，尤其涉及一種脈沖神經網絡芯片架構、芯片及系統。

背景技術

隨著物聯網電子設備越來越多，對物聯網芯片的需求也越來越大。對芯片來說，功耗和時延是其性能的重要考量因素。

事件驅動型芯片因為具有較低的功耗和時延逐漸成為物聯網芯片設計的主流。脈沖神經網絡(Spiking Neural Network,簡稱SNN)借鑒人腦處理信息的機制，模擬人腦工作模式，其直接利用神經元的脈沖發放時間作為其輸入與輸出，充分利用時間信息，具備脈沖稀疏性，同時，脈沖神經元接收到脈沖時，將累計輸入至膜電位，當膜電位達到閾值時才進行脈沖發放，即為事件驅動型。由于SNN具備脈沖稀疏性和其本身為事件驅動型，其可以類似于人腦更加高效地進行信息處理，實現低延時、低功耗，因此SNN芯片應用于智能物聯網將成為趨勢。

現有的SNN芯片主要是基于全局異步局部同步的方式以保證脈沖流正確處理的數字電路，由于存在局部同步，需要同步時鐘，故仍存在額外功耗。

發明內容

本發明提供一種脈沖神經網絡芯片架構、芯片及系統，可以解決上述技術問題，可以免去時鐘同步，降低功耗。

本發明提供的一種脈沖神經網絡芯片架構，包括：閾值交叉型數據轉換器、事件預檢測器、決策決定器和至少兩層的脈沖神經網絡，所述閾值交叉型數據轉換器，用于將輸入模擬信號進行時間域上編碼，輸出模擬信號跨越每一個電壓閾值的第一路脈沖信號以及模擬信號跨越每一個電壓閾值方向的第二路脈沖信號；所述事件預檢測器，用于根據第一路脈沖信號和第二路脈沖信號確定事件的開始時間和結束時間；其中，脈沖神經網絡的層間為全連接，第一層神經元由閾值交叉型數據轉換器的兩路脈沖輸出信號驅動，其他層的神經元由前一層的輸出脈沖驅動，決策決定器根據最后一層神經元的輸出脈沖信號輸出推斷結果。

本發明還提供一種智能物聯網芯片，包括系統級芯片、模塊級芯片和電路級芯片，其中，系統級芯片包括喚醒芯片和由喚醒芯片基于事件驅動的多個高性能芯片；模塊級芯片，包括多個功能處理模塊，每個功能處理模塊均由事件驅動；電路級芯片采用上述的脈沖神經網絡芯片架構。

本發明還提供一種智能物聯網系統，包括多個物聯網芯片，所述物聯網芯片采用上述的脈沖神經網絡芯片架構。

本發明通過閾值交叉型數據轉換器將輸入模擬信號進行時間域上編碼形成脈沖作為脈沖神經網絡的第一層輸入的事件驅動，脈沖神經網絡的其他層由前一層輸出的脈沖作為驅動，最后由事件預檢測器形成的時間信息確定脈沖神經網絡何時輸出計算結果，保證芯片電路級也實現事件驅動，從而對整個電路系統來說，完全免去了時鐘同步，降低功耗，實現終極事件驅動。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明實施例提供一種脈沖神經網絡芯片架構示意圖；

圖2為圖1對應的脈沖神經網絡芯片架構示意圖；