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    中国电子科技大学本科生在电路与系统领域的顶级期刊《TCAS电子电气工程》上发表论文

    发布日期:2021-02-16 16:49 科技论文

    近年来,神经网络已广泛应用于各种智能识别任务,如图像识别、语音识别、生理信号识别等。然而,传统的人工神经网络计算复杂度高,功耗巨大,不适用于物联网、边缘计算和可穿戴设备。为了解决上述问题,人们提出了一种低功耗的脉冲神经网络(又称类脑计算)。与人工神经网络相比,脉冲神经网络更接近人脑的真实运行机制。神经元只在被激活时发出脉冲,只在脉冲到达时进行计算,降低了计算功耗,具有一定的无监督自学习能力。然而,现有的脉冲神经网络处理器在计算机制、数据处理机制和计算资源利用率方面存在诸多局限性,导致计算能效较低。

    为了解决上述问题,李思旭等研究人员提出了一种支持推理和在线学习的节能型脉冲神经网络处理器,该处理器集成了多项技术创新,包括:自适应时间/事件混合驱动计算机制、动态邻域计算资源调度技术、脉冲路由压缩技术、可重构推理/在线学习计算架构等。通过上述技术,大大提高了脉冲神经网络处理器的计算能效,同时支持推理和在线学习。通过现场可编程门阵列芯片验证了该工作。与现有脉冲神经网络处理器相比,速度提高了40%,计算功耗降低了39%。

    除了这项工作,李思旭还参与了周军教授团队的另一个人工智能芯片项目。最近刚完成28nm芯片设计,正在制造过程中。周军教授的主要研究方向是高能效专用智能处理芯片的设计。在此领域,他主持了国家自然科学基金NSAF重点项目、国家自然科学基金重大研发项目、国家自然科学基金一般项目等。并发表了70多篇高水平期刊/会议论文(其中,他最近在人工智能芯片领域的工作被中国电子科技大学人工智能芯片领域第一位ISSCC所接受)。该领域的成果还获得了IEEE电路与系统研究所论文奖、吴文俊人工智能技术发明奖、中国发明创新奖等《经济时报》等国际媒体报道。2020年9月,团队与人工智能龙头企业商汤科技共同成立“电子科技大学-商汤嵌入式人工智能联合实验室”,这是国内第一所商汤人工智能芯片领域的大学联合实验室。李思旭完成项目后,还被邀请到商汤实习。(正文:李思旭郭志勇)

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