Key points are not available for this paper at this time.
باستخدام التركيب العالي المستوى المستند إلى OpenCL، أنشأنا عددًا من محاكيات الشبكات العصبية النابضة (SNN) لدائرة Potjans-Diesmann القشرية من أجل مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة الميدانية عالية الأداء (FPGA). تحاكي أفضل محاكياتنا الدائرة أسرع بنسبة 25٪ من الوقت الحقيقي، وتتطلب أقل من 21.nanojoules لكل حدث تشابكي، وتُقيد بذاكرة الجهاز على الرقاقة. من حيث السرعة، تقارن بشكل جيد مع أحدث المحاكيات الق قائمة على وحدة معالجة الرسوميات وتستخدم طاقة أقل من أي نتيجة منشورة أخرى. هذه النتيجة هي الأولى لمحاكاة الدائرة على معجل أجهزة واحد. نقوم أيضًا بتحليل شامل للتقنيات والخوارزميات التي ننفذ بها محاكياتنا، العديد منها يمكن تحقيقه على أنواع أخرى من الأجهزة. وبالتالي، فإن هذه المقالة تهم أي باحث أو ممارس مهتم بمحاكاة SNN الفعالة، سواء كانت تستهدف FPGAs أم لا.
درس Lindqvist وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.