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申请/专利权人：高量数智先进技术研究(佛山)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于PYNQ集群的高能效NEST类脑仿真器，S1：基于NEST仿真器建立单节点结构框架，实现Arm端与FPGA部分的数据传输；S2：设计Arm端与FPGA之间的通用数据传输接口；S3：对传输数据进行分类，并设计不同的接口进行传输，实现数据传输优化；S4：将NEST仿真器中的权重值和双精度浮点数据类型进行数据量化转化设计；S5：采用以太网连接PYNQ集群，通过MPI将计算数据平均分配到PYNQ集群中的每个节点，建立PYNQ集群的类脑仿真器，建立PYNQ集群的类脑仿真器。本发明在提高SNN计算速度，降低功耗的同时，保持了NEST的适应性强、规模可扩展的优点，以此为类脑仿真提供一个合适的计算平台。

主权项：1.一种基于PYNQ集群的高能效NEST类脑仿真器，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于NEST仿真器建立单节点结构框架，实现Arm端与FPGA部分的数据传输；S2：设计Arm端与FPGA之间的通用数据传输接口；S3：对传输数据进行分类，并设计不同的接口进行传输，实现数据传输优化,传输数据分为IAF神经元的衰减因子、IAF神经元的电流值与电压值、IAF神经元的门限值和复位电压、权重值；所述IAF神经元的衰减因子在模型运行后初始化，运行阶段不更新，衰减因子整体的数据量不超过56Byte，通过AXI_LITE接口传输衰减因子；所述IAF神经元的电流值与电压值只在模型运行的初始化阶段进行赋值，由于神经元数量巨大，通过性能更好的AXI_Master_0接口进行数据传输；所述IAF神经元的门限值和复位电压会在更新训练图片时进行更新，更新频率较低，每次更新时的数据量很大，对这些参数通过同一组AXI_Master_1接口进行数据传输；所述权重值更新频率并不固定，并且神经元各自独立，每次权重值更新数量不是定值，通过AXI_Master_2接口进行数据传输；S4：将NEST仿真器中的权重值和双精度浮点数据类型进行数据量化转化设计；S5：采用以太网连接PYNQ集群，通过MPI将计算数据平均分配到PYNQ集群中的每个节点，每个节点上运行单节点结构框架，实现Arm端与FPGA部分的数据传输，建立PYNQ集群的类脑仿真器。

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