SpiNNaker 2：用于脑仿真和机器学习的一千万核处理器系统
摘要：从当前的一百三十纳米CMOS的SPINNaker1系统到二十二纳米FDSOI的一千万核心的SpiNNaker2系统的演进规划描述。除了纯粹的扩展外，我们还将利用特定的技术特点，如运行时自适应电压偏置，来提供最先进的功耗控制。核心的功耗管理使得处理器的功耗能够根据脉冲网络的复杂性和活跃性进行调整。附加的数值加速器将提高SpiNNaker2在模拟脉冲神经网络和执行传统的深度神经网络方面的实用性。这些措施将使得机器的模拟能力增加超过50倍。脉冲和速率两个领域之间的相互作用将为在SpiNNaker2上进行算法探索提供有趣的领域。除了作为传统的神经科学探索工具之外，扩展功能还打开了诸如汽车人工智能、触觉互联网、工业4.0和生物医学处理等新的应用领域。
作者：Christian Mayr and Sebastian Hoeppner and Steve Furber
论文ID：1911.02385
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2019-11-07