红色企业网站,网络推广100种方法,株洲定制型网站建设,怎么创建一个博客网站吗数字IC实践项目#xff08;9#xff09;—基于Verilog的SNN加速器 写在前面的话项目整体框图完整电路框图 项目简介和学习目的软件环境要求 WaveCoverageTiming#xff0c;Area Power总结 写在前面的话
项目介绍#xff1a; SNN硬件加速器是一种专为脉冲神经网… 数字IC实践项目9—基于Verilog的SNN加速器 写在前面的话项目整体框图完整电路框图 项目简介和学习目的软件环境要求 WaveCoverageTimingArea Power总结 写在前面的话
项目介绍 SNN硬件加速器是一种专为脉冲神经网络Spiking Neural Networks设计的硬件加速器。脉冲神经网络模拟了生物大脑中神经元之间的工作方式通过离散的脉冲信号传递信息。SNN硬件加速器可以加速脉冲神经网络模型的训练和推理过程提高神经网络的效率和能耗表现。
通过在硬件级别优化脉冲神经网络的计算SNN硬件加速器可以实现更快的推理速度和更低的能耗适用于诸如智能感知、边缘计算和神经形态学计算等领域。
本项目是对经典SNN的复现是从开源的ODIN SNN处理器进行调整而来tinyODIN。是一款低成本的脉冲神经网络SNN处理器简化为最简单的交叉阵列形式。tinyODIN内嵌了256个12位漏积分-放电LIF神经元和64k个4位突触tinyODIN中没有现象学的Izhikevich神经元模型也没有在线学习突触。
重要性 SNN脉冲神经网络硬件加速器在人工智能和神经形态学计算方面具有重要性其重要性体现在以下几个方面
高效能耗比SNN硬件加速器可以针对脉冲神经网络的特性进行优化实现更高的能耗效率。由于神经元的活动是以脉冲的形式进行传递因此专门针对这种模式设计的硬件可以显著降低能耗提高能效比。实时处理能力脉冲神经网络通常用于处理实时感知和决策任务例如视觉处理和运动控制。SNN硬件加速器的并行计算和快速响应特性使其能够满足实时处理的需求对于嵌入式系统和边缘计算等领域尤为重要。神经形态学研究对于神经形态学和神经科学研究来说SNN硬件加速器提供了一种高度可定制和可调节的平台有助于模拟大规模神经网络的活动加深对大脑功能的理解并促进人工智能与生物学的交叉研究。
对于找工作的帮助
就业竞争力增强 SNN硬件加速器是人工智能领域的前沿技术之一掌握其设计将使数字IC专业学生在求职市场上具备更强的竞争力。公司在人工智能芯片设计、边缘计算、物联网等领域都需要数字IC工程师具备相关技能因此拥有SNN硬件加速器的设计经验将使学生更容易获得相关职位。加深理论与实践结合 SNN硬件加速器的设计涉及到神经形态学计算原理、硬件架构优化等多个领域的知识。通过掌握SNN硬件加速器的设计学生能够将所学的理论知识与实践相结合加深对数字集成电路设计和人工智能的理解并且能够在实际项目中应用所学的知识。开拓创新思维 SNN硬件加速器的设计是一个创新的领域需要工程师具备创新思维和解决问题的能力。掌握SNN硬件加速器的设计将培养学生的创新能力激发他们在数字IC领域中提出新的设计理念和解决方案的能力这对于找工作时的项目经验展示和职业发展都非常有帮助。
项目整体框图
项目整体框图如下以SNN硬件突触和片上SRAM为核心搭配SPI外围模块完成权重配置和事件输入处理器采用了时间多路复用的方式实现了一个包含256个神经元和64k个突触的交叉架构。 每个神经元和突触的状态和参数分别存储在1 kB 和32 kB的单口同步存储器中。
控制器负责神经元和突触更新逻辑的时间多路复用调度器则处理来自输入AER总线的内部和外部事件 完整电路框图
整个电路结构如下主要分为六个部分分别为
aer_out事件输出端口用于处理地址和SNN突触触发结果。spi_slave:spi配置端口用于设置全局寄存器、SNN突触权重以及事件配置等命令支持双向读写。controller:SNN内部主控制模块。scheduler事件分发模块用于处理Bus数据和内部事件。synaptic_core:SNN突触阵列存储突触状态分时复用降低SNN突触例化数量。neuron_coreLIF模型 项目难度⭐⭐⭐⭐⭐ 项目推荐度⭐⭐⭐⭐ 项目推荐天数14~21天
项目简介和学习目的
基于开源项目完成rtl前仿到icc2布局感兴趣的同学可以私信我整个项目还有很多可以优化改进的地方大家可以在完成学习的基础上进行改进希望可以帮助大家更好的完成求职
软件环境要求
整个项目对于初学者要求较高完成复现需要花费较长的时间搭建软件环境这里建议大家按需完成学习循序渐进可以从神经网络、SNN硬件加速器、RTL代码以及综合等方面进行展开。
要求的软件和EDA环境 1操作系统要求 Centos 2EDA 软件要求 VCS2018DC2018ICC2 2018 3硬件要求 电脑运行内存 16Gb(便于综合
项目学习目的 1熟练掌握复杂项目的工程管理 2熟悉 Verilog HDL仿真、综合工具以及了解数字IC设计工具及流程 3学习SNN网络的基本结构和基础原理 4学习SNN硬件加速器 5熟练掌握Verilog语法和验证方法
WaveCoverage
配置SNN突触权重后通过SPI完成事件输入在Aerout ACk上可以采样到LIF单元对应状态。 整个项目的Coverage如下
TimingArea Power
基于tsmc 40nm工艺完成综合以下为相关报告。
Timing Area
power
icc2布局如下 ps手动粗糙布局也没有对应SRAM的IP图一乐。
总结
项目涵盖了SNN硬件加速器的基础理论Verilog实现和仿真和测试所需脚本和环境配置。 需要搭建完整的软件和硬件环境相对先前列出的开源和初级项目来说整体难度稍高适合作为前期的提升项目。
