脉冲神经网络硬件系统的路由仲裁策略及映射算法研究
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1. 背景介绍
- 脉冲神经网络映射：将脉冲神经网络的脉冲神经元节点分配给硬件平台的计算单元上的过程。脉冲神经元与计算单元之间是一一对应的，因此脉冲神经网络的映射问题属于二次分配问题，可利用智能优化算法解决。
- 片上网络：分为计算子系统和通信子系统，计算子系统由计算单元组成，通信子系统由路由器及其连接的通信链路组成。
计算单元和路由器的互连结构即拓扑结构。 - 片上网络技术已被应用于脉冲神经网络：（1）神经元和突触映射到片上网络的计算单元模块（2）神经元轴突由片上网络的路径构成（3）神经元之间的连接结构由片上网络的拓扑结构模拟。
本文的核心内容：利用智能优化算法解决脉冲神经网络映射问题，寻找最佳映射方案。
2. 思路
- 片上网络的设计：（1）路由算法（XY）（2）仲裁策略（基于脉冲发送频率的动态优先级仲裁策略）。
- 智能优化算法：结合粒子群算法、遗传算法、免疫算法
2.1 片上网络的设计
- 基于EMBRACE架构，提出的脉冲神经网络动态优先级仲裁策略：
图1 动态优先级路由器基本结构
RD：路由计算模块（Routing Decision），用于实现路由算法，采用了XY路由算法；
FIFO：用于缓存来自该方向的数据包，为动态优先级仲裁模块提供交通状态辅助信息；
DR：方向寄存器模块（Direction Register），用于缓存发送给各个方向的数据包，为动态优先级仲裁模块提供状态信息；
DWG：方向权值模块（Direction Weight Generator），用于计算其对应的方向权值，并将计算结果送入仲裁器模块以完成路由仲裁过程；
PA：动态优先级仲裁器模块（Priority Arbiter），用于实现脉冲神经网络路由节点的优先级仲裁算法。
- 动态优先级仲裁模块
图2 动态优先级仲裁基本流程
在路由器工作过程中，方向寄存器模块与 FIFO 内的数据不断地发送与存储，对于高频路径，其所得到的优先级较高，所以高频路径的数据将优先得到发送，其数据平均延迟较低；而在一定时间内低频路径所得到的优先级较低，其数据平均延迟则较高。
但是，高优先级的数据包得到发送后，会降低对应方向寄存器模块的数据优先级；而低优先级数据包对应的方向寄存器模块内的数据因为初始阶段数据发送缓慢，经过一定时间的数据存储后，优先级会升高，从而使数据得到传送。
这一动态优先级调整过程，能够使得方向寄存器模块内数据包优先级不断变化，避免低频交通路径及整个系统因动态优先级仲裁策略造成数据“饥饿”、丢包的情况发生。
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实验：本节针对轮询仲裁方案、固定优先级仲裁策略及动态优先级仲裁策略三种不同的仲裁方案进行仿真分析，实验基于 Izhikevich 脉冲神经元模型，使用基于 System C 的时钟级片上网络仿真器 Noxim 搭建仿真实验平台，比较了三种不同仲裁方案在面对复杂网络交通模式下的 网络平均包延迟、吞吐率、网络平均包延迟等性能指标，以此对比分析本文所提出的面向高频数据请求的动态优先级仲裁策略性能。
同时，本实验采用 VHDL 语言对路由器各个模块进行仿真实现，使用 Synopsis Design Compiler 在 90nm CMOS 工艺下，基于100MHz 的路由器工作频率，对本文所提出的动态优先级路由器进行功耗和硬件面积分析，从而对硬件性能进行评测。 -
实验结果分析：本文设计的动态优先级仲裁器较另外两种仲裁策略而言，在降低高频路径延迟上有很好的效果，在低频路径的延迟上有所增加，但并未影响其数据包的正常收发，脉冲数据包能够在脉冲时序允许范围内及时到达目的结点，不会对脉冲神经网络性能产生影响。
除此之外，三种仲裁策略在系统吞吐率、网络平均包延迟方面性能相似，没有太大差异。
2.2 智能映射算法设计
- 本文介绍了一种面向功耗的脉冲神经网络混合粒子群映射算法，结合了粒子群算法和遗传算法。
图3 混合粒子群算法
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- 本文还介绍了一种多目标脉冲神经网络映射算法。