在大數(shù)據(jù)的智能時代,由于現(xiàn)有計算機的架構(gòu)和硬件限制,大規(guī)模的智能數(shù)據(jù)處理越來越難以滿足�；凇榜T·諾依曼”架構(gòu)的傳統(tǒng)計算機體系,其存儲單元和處理單元是獨立的兩個部分,兩者之間依靠數(shù)據(jù)傳輸總線進行互聯(lián)互通,高能耗和低效率造成了“馮·諾依曼瓶頸”的出現(xiàn)。而對大腦的結(jié)構(gòu)來說,腦神經(jīng)網(wǎng)絡大約包含1000億個神經(jīng)元和100萬億個神經(jīng)突觸,它們分別作為處理單元和存儲單元,在物理上是相連的整體,并不需要非常大的通信損耗,特別是在相關(guān)信號被激勵發(fā)出后系統(tǒng)依然處于絕佳的傳輸狀態(tài)。這些高效、低耗且龐大的腦神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)具有強大的優(yōu)勢,非常利于海量數(shù)據(jù)的處理。且隨著摩爾定律危機的出現(xiàn),以及脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡研究的突破,學術(shù)界將新一代計算機體系結(jié)構(gòu)的未來研究轉(zhuǎn)向了類腦計算機領(lǐng)域。當前大規(guī)模類腦計算機的研究如火如荼,但真正實現(xiàn)起來卻困難重重。本文集中探索了超大規(guī)模類腦計算機的體系結(jié)構(gòu),重點解決困擾超大規(guī)模類腦計算機實現(xiàn)的海量神經(jīng)元脈沖傳輸機制問題、實時處理問題以及板級互聯(lián)問題等。在深入了解國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究進展并吸收有益精華后,本文提出了神經(jīng)元的模擬方案,設(shè)計了一種基于CAM的海量脈沖神經(jīng)元數(shù)據(jù)包組播傳輸機制,并成功... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學廣東省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

類腦計算研究規(guī)劃Figure1-1NeuromorphicComputingResearchPlan

類腦計算機概述眾所周知，哺乳動物特別是人類的神經(jīng)系統(tǒng)，是自然界中最高效、最健壯一。人類大腦擁有大量的連接，表現(xiàn)出強大的并行性。它具有約 1011個神1015個突觸，耗能卻僅約 20W。神經(jīng)元以幾毫秒的速度實現(xiàn)生物互聯(lián)，對組障具有優(yōu)異的容錯機制。對于計算機科學家來說，神經(jīng)系統(tǒng)和數(shù)字系統(tǒng)之間具有巨大的相似性。如示，細胞體、樹突、軸突、神經(jīng)末梢以及突觸等結(jié)構(gòu)共同構(gòu)成了一個神經(jīng)具體來說，神經(jīng)元的核心部位是一個含核的細胞體，其半徑為 2-60 微米；面有長短不一的兩類細胞突起，分別是長條的軸突（只有一根）和短條的常為多根）；一個神經(jīng)元間的興奮傳遞經(jīng)由軸突、神經(jīng)末梢最終抵達突觸（相連的部位）[36]。

廣東工業(yè)大學碩士學位論文類腦計算機正是這樣一款模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡運行、具備超大規(guī)模脈沖實時通信的新型計算機模型。如圖 2-2 所示，類腦計算機通過模擬生物大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的高效能、低功耗、實時性等特點，借助大規(guī)模的 CPU 集群來進行神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)。在 CPU集群中，每條線程將映射模擬對應的神經(jīng)元，成千上萬的線程（神經(jīng)元）有序運行構(gòu)成完整的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]多媒體技術(shù)研究:2015——類腦計算的研究進展與發(fā)展趨勢[J]. 黃鐵軍,施路平,唐華錦,潘綱,陳云霽,于俊清.  中國圖象圖形學報. 2016(11)
[2]腦科學與類腦研究概述[J]. 蒲慕明,徐波,譚鐵牛.  中國科學院院刊. 2016(07)
[3]類腦計算芯片與類腦智能機器人發(fā)展現(xiàn)狀與思考[J]. 陶建華,陳云霽.  中國科學院院刊. 2016(07)
[4]類腦計算新發(fā)展——“TrueNorth”神經(jīng)元芯片[J]. 王雨辰,胡華.  計算機科學. 2016(S1)
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[7]脈沖神經(jīng)元序列學習方法的影響因素研究[J]. 徐彥,楊靜.  計算機工程. 2015(11)
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博士論文
[1]大規(guī)模計算機系統(tǒng)并行仿真技術(shù)研究[D]. 朱小東.中國科學技術(shù)大學 2013
[2]大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬與進化研究[D]. 藺想紅.哈爾濱工業(yè)大學 2009

碩士論文
[1]基于脈沖序列內(nèi)積的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)督學習研究[D]. 王向文.西北師范大學 2015



本文編號：3442193