基于工作负载表征的类脑体系结构研究

李佩琦; 李康; 张新伟; 郁龚健; 刘家航; 柴志雷

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基于工作负载表征的类脑体系结构研究

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cqvip:以人脑为代表的生物大脑能在保持低功耗的前提下具备较高的通用智能水平,因此解析大脑工作机理以发展类脑计算,有望成为克服现有深度学习"需要海量标注数据、通用智能水平低、高度依赖计算力"等不足的有效方法。类脑计算的基础是被称为第三代神经网络的脉冲神经网络,这意味着类脑计算的重要工作之一是研究适合脉冲神经网络计算的高性能、低功耗的体系结构。工作负载表征作为体系结构研究的重要手段同样也应该在类脑体系结构研究中发挥重要作用。本文分析了类脑体系结构及工作负载表征领域的研究现状,指出了基于工作负载表征的类脑体系结构研究的可能思路与方法。

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来源
《人工智能》 |2020年第1期|P.61-71|共11页
作者
李佩琦; 李康; 张新伟; 郁龚健; 刘家航; 柴志雷;
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作者单位

江南大学物联网工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
脉冲神经网络; 类脑计算; 体系结构; 工作负载; 深度学习; 标注数据; 智能水平; 计算力;

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