公开(公告)号：CN120087428A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202510002957.8

申请日：2025-01-02

Applicant: 北京大学

Inventor： 曹健 ,  潘孜儒 ,  王云龙 ,  夏宏图 ,  高思源 ,  郝昭阳 ,  李琦彬 ,  陈光 ,  王源

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/10 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明提供一种神经网络部署方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，该方法包括：基于待部署神经网络的网络结构和目标映射关系，生成目标计算图，基于目标计算图进行仿真计算，在确定目标计算图通过验证的情况下，基于目标计算图中神经元节点和突触连接节点的拓扑连接关系，生成类脑芯片中的计算核的配置信息，进而基于上述配置信息，生成包括类脑芯片可识别的二进制指令的可执行文件。本发明提供的神经网络部署方法、装置及电子设备，能更准确、更高效地将神经网络部署至类脑芯片中，能优化类脑芯片的计算资源分配，提高类脑芯片的计算资源利用率，具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN119988804A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411811284.2

申请日：2024-12-10

Applicant: 北京大学

Inventor： 曹健 ,  郝昭阳 ,  潘孜儒 ,  夏宏图 ,  高思源 ,  马麟 ,  陈光 ,  王源

IPC: G06F17/15 ,  G06N3/065 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于类脑芯片硬件优化的卷积计算方法及装置，属于计算机技术领域，方法包括构建延时层和卷积计算层，卷积计算层包括至少一卷积核，卷积核按照半折叠形式映射至类脑芯片的交叉阵列架构，延时层的数量基于卷积核的宽度确定；基于延时层和卷积计算层分别对接收到的输入特征图进行对齐和卷积计算，卷积计算层基于卷积核在行/列维度对延时层输出的特征图进行拆分，在列/行维度采用时分复用的方式对拆分后的特征图进行计算，得到输出特征图。本发明采用半折叠映射方式，通过在行/列维度折叠，减少所需的硬件资源，在列/行维度展开计算，保证计算的并行性，提高计算速度，能够在确保计算效率的同时，有效降低资源占用率与功耗。

公开(公告)号：CN120087426A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202510004736.4

申请日：2025-01-02

Applicant: 北京大学

Inventor： 曹健 ,  高思源 ,  潘孜儒 ,  李琦彬 ,  郝昭阳 ,  夏宏图 ,  马麟 ,  王源

IPC: G06N3/06 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种类脑芯片编译方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：基于目标计算图中神经元节点和突触连接节点的拓扑连接关系，对目标计算图中的各神经元单元节点进行分组，获得多个目标路由组，对目标计算图中目标突触连接节点的权重矩阵进行分割优化，获得目标突触连接节点优化后的权重矩阵，为每一目标路由组分配用于指示每一目标路由组在类脑芯片中计算核的位置的路由坐标，进而生成计算核的配置信息以及包括类脑芯片可识别的二进制指令的可执行文件。本发明提供的类脑芯片编译方法、装置、电子设备及存储介质，能提高类脑芯片编译的效率和配置准确率，能优化类脑芯片的计算资源分配，具有广阔的应用前景。