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在神经形态学和边缘 AI 硬件上有效部署混合 SNN
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了神经形态计算和边缘计算相结合的潜力，创建了一个适用于处理动态视觉传感器捕获数据的多功能机器学习系统。通过混合使用PyTorch和Lava框架构建和训练了混合模型，融合脉冲神经网络（SNNs）和人工神经网络（ANNs）。研究结果表明，混合脉冲神经网络在所有指标上均优于基准人工神经网络模型，并在准确性和延迟方面优于基准脉冲神经网络模型。
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关键要点
- 本研究探讨了神经形态计算和边缘计算相结合的潜力。
- 创建了一个适用于处理动态视觉传感器捕获数据的多功能机器学习系统。
- 通过混合使用PyTorch和Lava框架构建和训练了混合模型。
- 融合了脉冲神经网络（SNNs）和人工神经网络（ANNs）。
- 解决了在硬件上部署混合结构的挑战。
- 在Intel的神经形态处理器Loihi和Jetson Nano上部署了相应组件。
- 进行了全面的性能分析，包括准确性、延迟、功耗和能源消耗。
- 研究结果表明，混合脉冲神经网络在所有指标上均优于基准人工神经网络模型。
- 在准确性和延迟方面，混合脉冲神经网络优于基准脉冲神经网络模型。
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