摘要
本发明公开了一种面向类脑芯片的人工神经网络的高效部署方法和装置,包括对量化后的人工神经网络的层与层之间的传输脉冲化、对脉冲进行稀疏编码以及基于类脑芯片存储功能所做的兼容性设计。通常在类脑芯片上运行的网络是脉冲神经网络,本方法是一种全新的方法:通过对量化后的人工神经网络激活值脉冲化使得转换后的网络可以高精度、低延迟推理,本方法提出一种与人工神经网络的量化推理等价的神经元行为并成功将网络部署在类脑芯片上,结合了量化网络的离散性和类脑芯片的事件驱动特性;此外,受限与不同硬件的精度,本发明提出了一种对运算中间结果缩放避免溢出风险的方法。
技术关键词
人工神经网络
脉冲
并行处理数据
流水线
芯片存储功能
数据并行处理
阶段
编码
参数
机制
网络部署
核心
校准
时间段
浮点数
精度
低延迟
样本
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