Jan, 2024
Spiker+: 边缘推理用高效Spiking神经网络FPGA加速器生成框架
Spiker+: a framework for the generation of efficient Spiking Neural
Networks FPGA accelerators for inference at the edge
TL;DRSpiker+是一个在FPGA上生成高效、低功耗、低面积的定制化脉冲神经网络（SNN）加速器的综合框架，在边缘进行推断。它通过配置多层硬件SNN、高效的神经元架构库和设计框架，以极少量的Python代码开发复杂的神经网络加速器。使用MNIST和SHD两个基准数据集进行测试，Spiker+在MNIST上表现出与最先进的SNN加速器相媲美的性能，资源分配需求为7,612个逻辑单元和18个Block RAMs，并且在处理一张输入图像的完整推断过程中仅消耗180mW的功耗。与最先进的加速器相比，延迟相当，为780微秒/图像。据作者所知，Spiker+是在SHD上进行测试的第一个SNN加速器，资源需求为18,268个逻辑单元和51个BRAM，功耗为430mW，并且在处理输入数据的完整推断过程中延迟为54微秒。这凸显了Spiker+在硬件加速的SNN领域的重要性，使其成为在资源和功耗受限的边缘应用中部署可配置和可调节的SNN架构的绝佳解决方案。