45、基于事件的神经形态系统与大脑技术展望

基于事件的神经形态系统与大脑技术展望

1. 事件驱动神经形态系统的路由与编程

在事件驱动的神经形态系统中，路由机制至关重要。当接收到一个脉冲时，会将其标签与本地路由表进行匹配。若本地匹配成功，脉冲将被传送到本地 IFAT 阵列。本地 IFAT 阵列利用标签作为索引，在本地路由表中确定要传递脉冲的突触集合。由于 IFAT 系统具备可编程的 FPGA 和用于额外存储的本地 RAM，本地脉冲传递机制可按需更改。

一级路由器中有一个没有关联的 IFAT 阵列，它负责本地线性阵列之外的通信。其工作方式与一级路由器类似，接收脉冲后将标签与本地路由表匹配，判断脉冲是否应传播到下一级路由。若匹配成功，脉冲将被传输到下一级路由，在那里进行类似一级路由的标签匹配操作。不同的是，每个二级路由器连接的是一组 IFAT 系统和路由器，而非单个 IFAT。这个过程可通过分层方式重复，以构建大规模神经形态系统。

每个标签可视为“目标模式”，具有相同标签的两个脉冲会被传递到同一组目标突触。不过，由于通信具有局部性，全局网络中脉冲通信不重叠的部分可使用相同标签指代不同目标突触。因此，用于表示标签的位数并非系统中神经元/目标模式总数的直接限制。

系统编程方面，由于神经元模型和突触模型已通过专用硬件实现，本身无法更改，但每个神经元和突触的参数可从外部提供。所以，对系统进行编程意味着为每个神经元选择模型参数、为脉冲选择标签值，并为通信网络中的所有路由表提供配置信息。

2. 不同大规模神经形态系统介绍

• Neurogrid

  • 系统架构