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基于锗突触晶体管和砷化镓光电探测器的光响应突触

DOI：10.1109/led.2020.2971321 期刊：IEEE Electron Device Letters 出版年份：2020 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，但针对其计算挑战的规?；芄谷戳攘任藜?。本文介绍了一种事件驱动型神经网络加速器Minitaur，该设计兼具低功耗与高性能特性。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分担高负载神经网络计算任务。本版本实现了一个脉冲深度网络，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。得益于其事件驱动特性，系统可在准确率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型神经网络加速器，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是一款基于FPGA的事件驱动型脉冲神经网络加速器，在仅消耗1.5瓦功耗的情况下实现了每秒1873万脉冲计数（PSCs），适用于嵌入式机器人应用。该系统在MNIST手写数字分类任务中达到92%的准确率，在20类新闻组分类数据集上实现71%的准确率。该系统具有抗噪特性，并允许在准确性与延迟之间进行权衡调节。

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，主要由操作系统的USB读写延迟所主导。系统性能受限于内存带宽和权重表示的精度。

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