Jul, 2020

深度网络加速器在医疗和生物医学应用中的硬件实现

PDF
TL;DR本文介绍了各种技术如何被用于发展高效的深度学习加速器以解决医疗保健中的医学诊断、模式识别和信号处理等问题，同时探讨脉冲神经形态处理器如何拓展更多医学信号。最终，该文为读者提供了关于医疗保健和生物医学领域中不同加速器和神经形态处理器的优缺点、挑战和机遇的分析。
deep learningspike neural networkhealthcareinternet of thingsneuromorphic processors
发现论文，激发创造
  • 深度学习加速的数字硬件视角：是否需要加速处理器？

    该研究比较了人工神经网络和脉冲神经网络的数字硬件加速技术和平台，以回答在设计新硬件时何时应参考大脑并何时应忽略的问题。

    Jun, 2023

  • 神经形态硬件上机器学习工作量的高效部署

    本文提供了一种将预先训练的深度神经网络 (DNNs) 转换成脉冲神经网络 (SNNs) 的通用指南，并介绍了一些在神经形态硬件上部署转换后的 SNNs 的技术，可显著改进其延迟，功耗和能耗。实验结果表明，与 Intel Neural Compute Stick 2 相比，使用我们的 SNN 改进技术， Intel 的神经形态处理器 Loihi 在测试的图像分类任务中功耗降低了最多 27 倍，能耗降低了最多 5 倍。

    Oct, 2022

  • 利用 FPGA 能力加速生物医学计算

    本研究基于多种高级神经网络结构，包括卷积神经网络、循环神经网络、LSTM 和深度置信网络，利用可编程门阵列（FPGA）进行 ECG 信号分析，探索开发基于 PYNQ Z1 板的自定义张量计算单元（TCU）加速器，为各种应用程序优化神经网络性能提供指导。

    Jul, 2023

  • 利用 FPGA 技术增强生物医学计算

    本研究详细探讨了使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和深度置信网络（DBN）通过可编程门阵列（FPGA）改进对心电图（ECG）信号的分析的复杂神经网络框架，使用 MIT-BIH 心律失常数据库作为模型训练和评估的基础，并加入高斯噪声来提高算法的鲁棒性。研究中我们采用多层结构进行特定处理和分类功能的设计，使用了 EarlyStopping 回调和 Dropout 层等策略来防止过拟合现象。此外，还详细介绍了为 PYNQ Z1 平台创建定制化的张量计算单元（TCU）加速器的过程。该研究提供了一个系统的方法论，涵盖了在 Docker 中配置 Tensil 工具链、选择架构、PS-PL 配置以及模型的编译和部署。通过评估延迟和吞吐量等性能指标，展示了 FPGA 在先进的生物医学计算中的效果。最终，本研究成果在各个领域优化 FPGA 上的神经网络操作提供了全面的指南。

    Nov, 2023

  • 放射探测器和成像的神经网络方法

    最近在图像数据处理方面的研究进展表明，通过机器学习，尤其是深度神经网络（DNNs）的使用，可以通过数据驱动的人工智能为辐射探测器和成像设备提供新的优化和性能增强方案。我们概述了光子源的数据生成、基于深度学习的图像处理方法以及深度学习加速的硬件解决方案。目前大多数现有的深度学习方法是离线训练的，通常需要大量的计算资源。然而，一旦训练完成，DNNs 可以实现快速推理速度，并且可以部署到边缘设备上。边缘计算是一种新趋势，它具有较低的能量消耗（数百瓦或更少）和实时分析能力。虽然以往通常用于边缘计算的基于电子的硬件加速器（从中央处理器（CPU）到应用特定集成电路（ASICs）的通用目的处理器）正不断接近性能极限，在延迟、能量消耗和其他物理约束方面存在限制。这些限制催生了下一代模拟神经形态硬件平台，如光学神经网络（ONNs），用于高并行、低延迟和低能量计算，以提高深度学习加速。

    Nov, 2023

  • 基于电阻变化器的存储器：从内存计算、深度学习加速、脉冲神经网络到神经形态计算的未来

    本文综述深度学习、电晕电阻存储器（Memristors）和尖峰神经网络等人工智能领域的新技术。文章重点讨论了依赖非冯・诺依曼体系结构的计算和定制学习和推理算法的必要性，并展望了未来神经形态的计算系统。

    Apr, 2020

  • 脉冲神经网络的硬件实现与挑战：一项调查

    该文概述了脉冲神经网络及其硬件实现的现状和趋势，介绍了在算法选择和训练机制方面的工作，描述了利用硬件提高该算法特性的策略以及相关的优点和挑战。

    May, 2020

  • 异构 HPC 平台深度学习硬件加速器调查

    该论文概述了近年来深度学习加速器的最新进展，并分类了最具影响力的架构和技术，以便提供给读者一个全面的视角，最终提供了一些关于深度学习加速器未来挑战的见解，例如量子加速器和光子学。

    Jun, 2023

  • 提高前馈神经网络在脉冲神经形态芯片中的分类准确性

    使用新的二进制硬件跨棒学习算法实现深度神经网络在 TrueNorth 芯片上的部署，可在以前工作的基础上实现显著提高（76％与 86％准确度）同时保持良好的性能 MNIST 手写数据集。

    May, 2017

  • 低功耗神经形态处理硬件

    本文回顾了构建新一类仿效人脑以时间编码和处理信息的信息处理引擎所涉及的一些体系结构和系统级设计方面，以解决能效问题。

    Jan, 2019