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在一个 MPSoC 上实现 ReckON RSNN 架构的训练和推理
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
人工智能的崛起使得生物神经元模型被用于训练后能学习特定任务的神经网络。其中一种类型的网络是依赖于生物神经元的简化模型，即尖峰神经网络（SNNs）。本文介绍了ReckON系统，一种加速器，可以对递归SNN进行训练和执行。通过在Xilinx MPSoC芯片上实现ReckON架构，并在Pynq ZU平台上使用Python框架，验证了模拟精度的保持和每秒处理3.8M事件的峰值性能。
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关键要点
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人工智能的崛起使生物神经元模型用于训练特定任务的神经网络。
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尖峰神经网络（SNNs）是一种依赖于生物神经元的简化模型。
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ReckON系统是一种加速器，能够对递归SNN进行训练和执行。
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ReckON架构在定制的ASIC上实现，并可通过硬件描述语言完全描述。
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Verilog描述适应了Xilinx多处理器系统芯片（MPSoC）上的实现。
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在Pynq ZU平台上使用Python框架进行验证。
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通过两种不同场景验证了架构和实现，保持了模拟精度。
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ReckON系统达到每秒处理3.8M事件的峰值性能。
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