公开(公告)号：CN115456149B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202211221881.0

申请日：2022-10-08

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 田永鸿 ,  权璞丽 ,  李国齐 ,  崔小欣 ,  周晖晖 ,  高文

IPC: G06N3/049 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种脉冲神经网络加速器学习方法、装置、终端及存储介质，包括：获取前向运算所需数据，并根据前向运算数据在前向运算引擎中进行第一卷积运算和自组织迁移运算，得到前向运算结果；根据前向运算结果在后向运算引擎中进行第二卷积运算和梯度运算，得到后向运算结果；根据后向运算结果进行梯度更新运算，并根据梯度更新运算的结果更新脉冲神经网络加速器的梯度参数。本发明可以高效处理基于BPTT的脉冲神经网络学习，从而确保了SNN的精度，端到端的解决了SNN学习问题。

公开(公告)号：CN115456149A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211221881.0

申请日：2022-10-08

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 田永鸿 ,  权璞丽 ,  李国齐 ,  崔小欣 ,  周晖晖 ,  高文

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种脉冲神经网络加速器学习方法、装置、终端及存储介质，包括：获取前向运算所需数据，并根据前向运算数据在前向运算引擎中进行第一卷积运算和自组织迁移运算，得到前向运算结果；根据前向运算结果在后向运算引擎中进行第二卷积运算和梯度运算，得到后向运算结果；根据后向运算结果进行梯度更新运算，并根据梯度更新运算的结果更新脉冲神经网络加速器的梯度参数。本发明可以高效处理基于BPTT的脉冲神经网络学习，从而确保了SNN的精度，端到端的解决了SNN学习问题。

公开(公告)号：CN119449743A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411548050.3

申请日：2024-10-31

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 周晖晖 ,  权璞丽 ,  田永鸿

IPC: H04L49/109 ,  H04L47/6275

Abstract: 本申请实施例提供了一种片上网络数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：当检测到至少一条待传输报文时，将其添加至待传输报文队列；当待传输报文队列中存在多个传播方向的待传输报文时，确定每个待传输报文指向的输出端口的状态；当存在指向输出端口状态为空闲状态的候选待传输报文时，按照预设仲裁优先级从多个候选待传输报文中选取目标待传输报文进行传输；重复执行按照预设仲裁优先级从多个候选待传输报文中选取目标待传输报文进行传输步骤，直至待传输报文队列不存在指向输出端口状态为空闲状态的候选待传输报文；当待传输报文队列中不包含待传输报文时，停止对待传输报文队列的处理。以此，能够提高传输效率和防止死锁。