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[2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC） - 美国伊利诺伊州芝加哥（2019.6.16-2019.6.21）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC） - 在Cu?ZnSnSe?太阳能电池后界面添加薄CuGa层的影响

DOI：10.1109/PVSC40753.2019.8980859 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 当前神经网络因其在识别、分类、回归和预测等多种实际计算任务中的出色表现而广受赞誉，但能应对计算挑战的可扩展架构却寥寥无几。本文介绍了一种面向低功耗高性能设计的事件驱动型神经网络加速器——Minitaur。作为基于现场可编程门阵列的系统，它既可集成至现有机器人设备，也能为CPU分担高负载的神经网络计算任务。本版本实现了脉冲深度网络，在1.5瓦功耗下达到每秒1900万次突触后电流处理能力，单板支持多达6.5万个神经元。该系统在MNIST手写数字分类任务中达到92%准确率，在20类新闻组分类数据集上实现71%准确率。其事件驱动特性允许在准确性与延迟之间进行灵活权衡。
作者： Daniel Neil，Shih-Chii Liu
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

介绍Minitaur——一款专为低功耗、高性能设计的事件驱动神经网络加速器，可集成至现有机器人系统或从CPU卸载计算密集型神经网络任务。

研究成果

Minitaur被介绍为一种脉冲网络加速器，其性能达到每秒1873万脉冲发放次数（PSCs），功耗仅为1.5瓦。它在MNIST手写数字分类任务中实现92%的准确率，在20个新闻组分类数据集上达到71%的准确率。该系统对噪声具有鲁棒性，并支持结果的渐进式优化，适用于实时系统和嵌入式机器人应用。

研究不足

当前设计的基准测试显示，USB到USB的延迟为236微秒，主要由操作系统发出USB读写操作的延迟所主导。系统性能受限于内存带宽以及基于LIF脉冲的系统需要有效的训练方法。

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