基于DSP与忆阻器协同的异构神经网络加速装置

本发明涉及基于DSP与忆阻器协同的异构神经网络加速装置，通过采用DSP与忆阻交叉阵列的混合计算架构设计，如动态精度切换、基于李雅普诺夫稳定性理论的实时闭环反馈机制、自适应跨域量化模块及硬件指令集优化等，使得混合架构具有很好的平衡性能与通用性，并且通过电导监测、自适应PWM脉冲生成及量化表更新显著提升稳定性，通过自适应跨域量化模块联合降噪以更低成本实现更高信噪比，通过定制指令集实现硬件层面优化，更适合HNN计算任务，提升HNN网络加速电路能效比与抗漂移能力，提高加速性能。