[发明专利]用于可扩展流突触超级计算机的方法、系统和介质

说明书

提供了用于极端吞吐量神经网络的可扩展流突触超级计算机。基本上并行地确定第一神经突触核心的多个神经元的激发状态。基本上并行地将多个神经元的激发状态传递到至少一个另外的神经突触核心。

技术领域

本发明的实施例涉及神经形态系统，更具体地，涉及用于极端吞吐量神经网络的可扩展流突触(stream synaptic)超级计算机。

背景技术

神经形态系统是含有受神经生物系统启发的电子电路的超大规模集成(VLSI)系统。现有这种神经形态系统的缺点包括高能耗(运行成本)和面积(设备成本)。

因此，本领域需要解决上述问题。

发明内容

根据本公开的实施例，提供了一种用于操作神经网络的方法和计算机程序产品。基本上并行地确定第一神经突触核心的多个神经元的激发状态。基本上并行地将多个神经元的激发状态传递到至少一个另外的神经突触核心(neurosynaptic core)。

根据本公开的实施例，提供了一种神经形态系统。该系统包括多个神经突触核心。所述神经突触核心包括多个轴突(axons)，多个突触(synapses,)和多个神经元(neurons)。核心间网络连接所述多个神经突触核心。所述核心间网络适于基本上并行地从所述多个神经突触核心的第一神经突触核心向至少一个另外的神经突触核心传递所述第一神经突触核心的多个神经元的激发状态。

根据本公开的实施例，提供了一种用于模拟神经网络的方法和计算机程序产品。模拟多个神经突触核心。模拟的神经突触核心包括多个模拟的轴突、多个模拟的突触和多个模拟的神经元。模拟连接所述多个模拟的神经突触核心的网络。模拟基本上并行地确定模拟的神经突触核心的第一个的多个模拟的神经元的激发状态。模拟将所述多个模拟的神经元的激发状态基本上并行地传递到至少一个另外的模拟的神经突触核心。

附图说明

现在将仅通过示例的方式参考如以下附图所示的优选实施例来描述本发明：

图1示出了根据本公开的实施例的提取神经突触核心。

图2描绘了根据本公开的实施例的神经突触核心和网状路由器(mesh router)。

图3示出了根据本公开的实施例的神经突触核心的数学表示。

图4示出了根据本公开实施例的用于芯片间通信的示例性架构。

图5示出了根据本公开实施例的用于操作神经突触网络的示例性方法。

图6示出了根据本公开实施例的用于模拟神经突触网络的示例性方法。

图7A-B示出了根据本公开实施例的神经形态系统的示例性布局。

图8描绘了根据本发明的实施例的计算节点。

具体实施方式

极低功率神经突触处理单元阵列(称为神经突触核心)提供了解决百万兆(exascale)大数据问题的架构。这些核心使用尖峰(spikes)来编码信息。在神经突触核心网络中，每个核心上的神经元可以连接到任何其它神经突触核心(包括其自身)的任何轴突。当神经元出现尖峰时，它会发送一个尖峰包(spike packet)，该包被传递到目标核心上的目标轴突。

在数字尖峰神经形态系统中，信息由尖峰表示和传递，其中每个尖峰是携带一个或多个比特的数字信息包。例如，TrueNorth芯片是一种数字尖峰神经形态系统，其中每个尖峰都带有一个比特的信息(二进制尖峰)。诸如TrueNorth之类的尖峰神经网络基于通过交换通信线路传送信息包，从而显著减少所需的布线。尖峰的存在被视为接收1，尖峰的缺失表示0。可以使用几种不同的尖峰编码模式将更多值编码为二进制尖峰。IBM是国际商用机器公司的商标，在全球许多司法管辖区注册。