Abstract-The modellering av stora system av spikande neuroner är beräkning mycket krävande när det gäller processorkraft och kommunikation. SpiNNaker-Spiking Neural Network arkitektur-är ett massivt parallellt datorsystem utformat för att ge en kostnadseffektiv och flexibel simulator för neurovetenskap experiment. Den kan modellera upp till en miljard neuroner och en biljon synapser i biologisk realtid. Det grundläggande byggblocket är SpiNNaker Chip Multiprocessor (CMP), som är ett specialdesignat globalt asynkront lokalt synkront (GALS) system med 18 ARM968 processornoder bosatta i synkrona öar, omgiven av en lätt, paket-växlad asynkron kommunikationsinfrastruktur. I det här dokumentet ser vi över designkraven för dess mycket krävande måltillämpning, SpiNNaker-mikroarkitekturen och dess implementationsfrågor. Vi utvärderar också SpiNNaker CMP, som innehåller 100 miljoner transistorer i en 102 mm die, ger en toppprestanda på 3,96 GIPS, och har en toppeffektförbrukning på 1 W när alla processorkärnor fungerar på den nominella frekvensen av 180 MHz. SpiNNaker chips är fullt funktionsdugliga och uppfyller deras effekt- och prestandakrav. Index Terms-Asynkron sammankoppling, chip multiprocessor, energieffektivitet, globalt asynkron lokalt synkron (GALS), nätverk-på-chip, neuromorfisk hårdvara, realtidssimulering, spikning neurala nätverk (SNN).
Till exempel, en massivt parallelliserad CMP-plattform som innehåller en anpassad NoC arkitektur användes för att genomföra spikning neurala nätverk REF.
SpiNNaker: A 1-W 18-Core System-on-Chip for Massively-Parallel Neural Network Simulation
{'venue': 'IEEE Journal of Solid-State Circuits', 'journal': 'IEEE Journal of Solid-State Circuits', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}