基于SNN神经元重分布的NEST仿真器性能优化

摘要：

为满足大规模脉冲神经网络(SNN)的计算需求,类脑计算系统通常需要采用大规模并行计算平台.然而随着节点数量的增多,通信在仿真中所占比例大幅增加,导致计算效率下降.类脑模拟器开源软件NEST采用缓冲区大小相等的策略,有效缩短了通信时间,但是由于缓冲区互相无交流,使得通信数据量持续增加,因此其在能耗方面表现较差.分析NEST集群的负载特性,针对其中的通信问题进行稀疏性优化,提出基于SNN子图跨节点优化的神经元重分布算法ReLOC.通过优化SNN子图的跨节点分布减少每一轮神经元到进程的数量,从而减少跨节点脉冲,使进程间通信更加稀疏,达到缩减每一轮通信进程的目的.在此基础上,以稀疏交换的思想对NEST本身的通信机制进行改进,使有脉冲交换的进程进行数据交换,从而在连接稀疏的情况下提升通信效率.以包含28个Xilinx PYNQ节点的计算集群作为实验平台,运行皮质微电路SNN模型和平衡随机网络模型,验证ReLOC算法的有效性.实验结果表明,相比循环分布算法,重分布算法能够使通信的平均稀疏性提高20％,同时配合稀疏交换最多可使通信能耗减少98.63％.

关键词：脉冲神经网络;神经元重分布;PYNQ集群;NEST仿真器;稀疏交换

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61972180

在线出版日期：2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：189-196