公开(公告)号：CN117350345A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311344574.6

申请日：2023-10-17

申请人： 中山大学

发明人： 肖山林 ,  黄可欣 ,  虞志益 ,  刘薇 ,  于贻鹤 ,  柳越 ,  李波

IPC分类号： G06N3/063 ,  G06N3/049 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09 ,  G06N3/084 ,  G06F15/78

摘要： 本发明公开了一种融合神经形态与通用计算的可重构处理器及执行方法，包括：总控制模块和片上网络模块，其中，片上网络模块包括控制模块、脉冲存储模块、权重存储模块、脉冲时间模块、LIF神经元模块和分类比较模块。该执行方法包括：获取输入数据集；根据输入数据集选取片上网络模块的工作模式；根据工作模式对所述输入数据集进行数据识别处理，输出数据识别输出结果。本发明通过在单核中实现中央处理器CPU和脉冲神经网络SNN的工作，从而实现提高异构核的利用率和降低核到加速器通信的延迟。本发明作为一种融合神经形态与通用计算的可重构处理器及执行方法，可广泛应用于神经网路加速器技术领域。