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SpiNNaker2
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SpiNNaker2 芯片提供混合深度学习和神经形态计算
研究人员开发了 SpiNNaker2 芯片，这是一个专为受脑计算和深度学习应用设计的新型多核平台。该芯片拥有 152 个带有 ARM M4F 处理器和专用加速器的处理单元，以及用于可扩展通信的先进路由结构。它旨在弥合传统深度网络与神经形态计算之间的差距，为混合方法提供灵活性。SpiNNaker2 芯片展示了显著的性能和效率，在 INT8 工作负载下，高性能模式下可达 4.5 TOPS，高效率模式下可达 2.7 TOPS/W，同时还支持…
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脉冲神经网络在神经形态硬件上实现高效极坐标轨迹生成
研究人员开发了一种新的脉冲神经网络 (SNN) 架构，用于在神经形态硬件上生成极坐标轨迹。该网络利用带有辅助种群的“赢者通吃”机制来控制方向、速度和半径，从而提高了可解释性和能效。当在 SpiNNaker2 神经形态处理器上实现时，与传统计算平台相比，SNN 在计算时间和能耗方面均有显著降低。