μBrain是一款轻量级神经形态推理引擎，适用于物联网领域的超低功耗应用。当输入信号中存在高度稀疏性(时间，低速率)时，它提供了神经网络加速器的替代方案，可以利用这些稀疏性来降低功耗。
文摘:
“开发大脑启发的神经形态计算架构作为边缘人工智能(AI)的范例，是一个候选解决方案，可以满足物联网(IoT)应用领域严格的能源和成本降低限制。为了实现这一目标，我们提出了μBrain:第一个完全由事件驱动的数字无时钟架构，具有共存内存和处理能力，利用基于事件的处理来降低始终在线系统的整体能耗(μW动态操作)。40纳米互补金属氧化物半导体(CMOS)数字技术的芯片面积为2.82毫米2包括护垫(不含护垫1.42毫米2)．这种小的占地面积使得μBrain集成在可重复训练的传感器ic中执行各种信号处理任务，如数据预处理、降维、特征选择和特定应用推理。我们在40纳米CMOS数字芯片上给出了μBrain架构的实例，并证明了其在基于雷达的手势分类中的效率，每次分类的功耗为70 μW，能耗为340 nJ。作为一种数字架构，μBrain是完全可合成的，可以在专用集成电路(ASIC)中实现快速的开发到部署周期。据我们所知，μBrain是第一个微型数字、基于spike的、完全并行的、非von - neumann架构(没有时间表、时钟和状态机)。由于这些原因，μBrain是超低功耗的，并提供软件到硬件的保真度。μBrain能够在物联网传感器节点上实现常年在线的神经形态计算，这些节点需要使用电池供电运行多年。”
把这技术论文在这里。公布的05/2021。
Stuijt J, Sifalakis M, Yousefzadeh A和Corradi F (2021) μBrain:事件驱动和完全可综合的spike神经网络架构。前面。>。15:664208。
留下回复