基于类脑系统的仿生脑模型构建系统的设计与实现
这是一篇关于仿生脑模型,类脑计算,脑仿真,模型转换的论文, 主要内容为人类对大脑结构和功能的探索从未停止,脑科学和脑认知被许多国家视为人类科学领域“皇冠上的明珠”。继美国、欧盟和日本之后,我国在“十三五”国家科技创新规划中推出脑科学研究计划,明确提出发展类脑计算与脑机智能。随着类脑计算研究的推进,使用计算机或专用硬件执行大规模脑仿真,模拟神经信号在神经元内部的产生以及其在神经元之间的传递过程,这为人类研究生物脑运作机理提供一种有效手段。然而对生物脑抽象建模得到仿生脑模型,并部署到专用硬件上执行仿真,需要研究人员具备较强的计算机科学专业技术,无疑为相关研究增加了研究难度。为降低脑科学研究人员在对生物脑建模并部署仿真时的知识门槛,本文设计并实现了一个仿生脑模型构建系统,为相关研究人员提供一个对生物脑进行抽象建模和仿真的平台。本系统主要包括模型构建、模型转换、模型仿真、结果展示、模型管理、系统管理和日志管理等功能,为仿生脑模型的构建和仿真以及系统运行提供支撑。本文主要工作包括:1.仿生脑模型构建。本文根据实际应用场景,定义适用于本文系统的仿生脑模型相关文件的格式。本文系统根据用户提供的神经元、神经元簇等模型参数构建仿生脑模型,并使用结构化的模型描述文件和模型数据文件,记录仿生脑模型的结构信息和突触连接数据。2.模型转换策略设计与实现。本文系统基于某类脑系统,该类脑系统提供特制类脑芯片和类脑仿真引擎为仿生脑模型仿真提供支持。而特定硬件对仿生脑模型中神经元出度大小存在限制,出度超出限制的神经元在仿真过程中会带来额外的突触数据读取和脉冲信号传递的时间开销。此外在仿真过程中,仿真引擎需要比较神经元突触延迟和当前时间拍,两者一致时神经元之间才会传递脉冲信号。神经元之间各异的突触延迟会增加仿真引擎的判断分支,带来额外的时间开销。本文针对上述问题设计而向特定硬件的两种模型转换策略,对仿生脑模型进行定向转换,以在使用特定硬件仿真时加速模型仿真过程。3.NEST仿真器神经元模型库的扩展。本文系统集成了业界流行的NEST仿真器作为用户的仿真引擎备选。然而NEST仿真器缺少某类脑系统支持的经典LIF神经元模型。不同仿真引擎对同一仿生脑模型的仿真结果应保持一致。为保证系统兼容性,本文修改部分NEST源码,新增经典LIF神经元模型,满足用户构建和仿真仿生脑模型时的神经元类型需求。本文系统采用前后端分离式开发架构,后端包括业务服务器和若干计算节点,业务服务器使用Django框架处理用户在前端发起的请求,计算节点负责具体的模型构建、仿真任务。同时本系统使用腾讯云提供的COS对象存储服务解决仿生脑模型相关文件存储问题,以及使用MPI消息传递接口实现系统后端计算节点间通信与构建模型时涉及的并行计算。本文首先介绍了系统开发涉及的相关技术和类脑计算领域相关知识,分别分析仿生脑模型构建系统的相关模型构建、模型转换、模型仿真等功能型需求和系统性能、安全等非功能型需求。其次,本文设计并实现面向特定仿真硬件的模型转换策略。再次,本文设计系统整体架构并划分具体功能模块,以及简要对模块间接口和数据存储进行说明。接着,结合时序图和类图详细介绍系统各功能模块实现方案。然后本文设计测试用例,测试系统功能模块运行情况,并分析测试结果。最后,本文总结全文工作内容,并针对系统实现过程中存在的不足提出改进方法。
众核类脑计算嵌入式系统设计与实现
这是一篇关于类脑计算,边缘计算系统,嵌入式众核系统,神经计算模型的论文, 主要内容为脑科学研究和类脑智能技术加速了类人的感知智能在工业、医疗、军事等各领域的应用和推广,应用场景的复杂性导致相关计算任务的实现难度显著提升,催生了数据存储和运算功能边缘化和碎片化的需求,融合类脑智能的边缘计算孕育而生。近年来受到高效的大脑信息处理机制启发,类脑的计算模式成为边缘计算智能化的发展方向,尽管基于专用类脑芯片的计算架构已成为研究的关注焦点,然而其设计面临较高的研发和应用成本问题,同时开发周期较长。不同于专用芯片的片上设计架构,本文借鉴大脑的层级处理、时空并联、分布并行等功能特性,兼顾扩展性、灵活性以及开放式应用需求,提出了基于嵌入式芯片的片外设计思路,设计了一种众核分布式类脑计算的通用型架构,从硬件架构映射以及类脑计算模型的嵌入式移植两方面开展研究,主要工作如下:首先,以多节点并行计算为基本思想,结合人脑相关结构特性和计算范式,设计了包含最小计算单元,基本社区单元和扩展社区单元的层次化、模块化系统架构。通过可变拓扑路由结构和外部共享资源手段实现了片外调度交互机制,保证众核分布式计算和通信的有序进行,用以指导后续具体硬件系统开发。其次,针对平台的工作效率和数据存储等关键问题,设计了模型的离散计算优化方法,实现了计算任务和参数存储的分布式映射机制。基于嵌入式处理器和其他外设,完成了上述架构指导下类脑计算系统BrainS的具体实现。在系统内对模型计算存储优化比率,外部共享资源访问和路由通信时延等指标的定量分析,证明了其具备良好的工作性能和对不同模型的兼容能力。在此基础上,以基底核-丘脑网络实时性仿真验证了BrainS系统在神经动力学网络模型中的应用能力。结合树形拓扑结构与自定义数据帧传输与解析机制,解决了神经元间信息传输问题。优化计算方法下计算速度较PC纯软件环境提高约6倍,精度损失小于0.01%。硬件在环实验表征了系统良好的可用性与扩展性。最后,以基于机器视觉的小车目标跟踪实验验证了BrainS系统在卷积神经网络模型中的应用能力。依据分块映射与层级协作机制,完成了对模型的分布式实现,目标相对位置分类准确度达95%,前向计算速度可以保证小车实现实时目标跟踪,为人工智能相关算法在嵌入式系统中的应用提供了新的有效手段。
基于类脑系统的仿生脑模型构建系统的设计与实现
这是一篇关于仿生脑模型,类脑计算,脑仿真,模型转换的论文, 主要内容为人类对大脑结构和功能的探索从未停止,脑科学和脑认知被许多国家视为人类科学领域“皇冠上的明珠”。继美国、欧盟和日本之后,我国在“十三五”国家科技创新规划中推出脑科学研究计划,明确提出发展类脑计算与脑机智能。随着类脑计算研究的推进,使用计算机或专用硬件执行大规模脑仿真,模拟神经信号在神经元内部的产生以及其在神经元之间的传递过程,这为人类研究生物脑运作机理提供一种有效手段。然而对生物脑抽象建模得到仿生脑模型,并部署到专用硬件上执行仿真,需要研究人员具备较强的计算机科学专业技术,无疑为相关研究增加了研究难度。为降低脑科学研究人员在对生物脑建模并部署仿真时的知识门槛,本文设计并实现了一个仿生脑模型构建系统,为相关研究人员提供一个对生物脑进行抽象建模和仿真的平台。本系统主要包括模型构建、模型转换、模型仿真、结果展示、模型管理、系统管理和日志管理等功能,为仿生脑模型的构建和仿真以及系统运行提供支撑。本文主要工作包括:1.仿生脑模型构建。本文根据实际应用场景,定义适用于本文系统的仿生脑模型相关文件的格式。本文系统根据用户提供的神经元、神经元簇等模型参数构建仿生脑模型,并使用结构化的模型描述文件和模型数据文件,记录仿生脑模型的结构信息和突触连接数据。2.模型转换策略设计与实现。本文系统基于某类脑系统,该类脑系统提供特制类脑芯片和类脑仿真引擎为仿生脑模型仿真提供支持。而特定硬件对仿生脑模型中神经元出度大小存在限制,出度超出限制的神经元在仿真过程中会带来额外的突触数据读取和脉冲信号传递的时间开销。此外在仿真过程中,仿真引擎需要比较神经元突触延迟和当前时间拍,两者一致时神经元之间才会传递脉冲信号。神经元之间各异的突触延迟会增加仿真引擎的判断分支,带来额外的时间开销。本文针对上述问题设计而向特定硬件的两种模型转换策略,对仿生脑模型进行定向转换,以在使用特定硬件仿真时加速模型仿真过程。3.NEST仿真器神经元模型库的扩展。本文系统集成了业界流行的NEST仿真器作为用户的仿真引擎备选。然而NEST仿真器缺少某类脑系统支持的经典LIF神经元模型。不同仿真引擎对同一仿生脑模型的仿真结果应保持一致。为保证系统兼容性,本文修改部分NEST源码,新增经典LIF神经元模型,满足用户构建和仿真仿生脑模型时的神经元类型需求。本文系统采用前后端分离式开发架构,后端包括业务服务器和若干计算节点,业务服务器使用Django框架处理用户在前端发起的请求,计算节点负责具体的模型构建、仿真任务。同时本系统使用腾讯云提供的COS对象存储服务解决仿生脑模型相关文件存储问题,以及使用MPI消息传递接口实现系统后端计算节点间通信与构建模型时涉及的并行计算。本文首先介绍了系统开发涉及的相关技术和类脑计算领域相关知识,分别分析仿生脑模型构建系统的相关模型构建、模型转换、模型仿真等功能型需求和系统性能、安全等非功能型需求。其次,本文设计并实现面向特定仿真硬件的模型转换策略。再次,本文设计系统整体架构并划分具体功能模块,以及简要对模块间接口和数据存储进行说明。接着,结合时序图和类图详细介绍系统各功能模块实现方案。然后本文设计测试用例,测试系统功能模块运行情况,并分析测试结果。最后,本文总结全文工作内容,并针对系统实现过程中存在的不足提出改进方法。
基于类脑系统的仿生脑模型构建系统的设计与实现
这是一篇关于仿生脑模型,类脑计算,脑仿真,模型转换的论文, 主要内容为人类对大脑结构和功能的探索从未停止,脑科学和脑认知被许多国家视为人类科学领域“皇冠上的明珠”。继美国、欧盟和日本之后,我国在“十三五”国家科技创新规划中推出脑科学研究计划,明确提出发展类脑计算与脑机智能。随着类脑计算研究的推进,使用计算机或专用硬件执行大规模脑仿真,模拟神经信号在神经元内部的产生以及其在神经元之间的传递过程,这为人类研究生物脑运作机理提供一种有效手段。然而对生物脑抽象建模得到仿生脑模型,并部署到专用硬件上执行仿真,需要研究人员具备较强的计算机科学专业技术,无疑为相关研究增加了研究难度。为降低脑科学研究人员在对生物脑建模并部署仿真时的知识门槛,本文设计并实现了一个仿生脑模型构建系统,为相关研究人员提供一个对生物脑进行抽象建模和仿真的平台。本系统主要包括模型构建、模型转换、模型仿真、结果展示、模型管理、系统管理和日志管理等功能,为仿生脑模型的构建和仿真以及系统运行提供支撑。本文主要工作包括:1.仿生脑模型构建。本文根据实际应用场景,定义适用于本文系统的仿生脑模型相关文件的格式。本文系统根据用户提供的神经元、神经元簇等模型参数构建仿生脑模型,并使用结构化的模型描述文件和模型数据文件,记录仿生脑模型的结构信息和突触连接数据。2.模型转换策略设计与实现。本文系统基于某类脑系统,该类脑系统提供特制类脑芯片和类脑仿真引擎为仿生脑模型仿真提供支持。而特定硬件对仿生脑模型中神经元出度大小存在限制,出度超出限制的神经元在仿真过程中会带来额外的突触数据读取和脉冲信号传递的时间开销。此外在仿真过程中,仿真引擎需要比较神经元突触延迟和当前时间拍,两者一致时神经元之间才会传递脉冲信号。神经元之间各异的突触延迟会增加仿真引擎的判断分支,带来额外的时间开销。本文针对上述问题设计而向特定硬件的两种模型转换策略,对仿生脑模型进行定向转换,以在使用特定硬件仿真时加速模型仿真过程。3.NEST仿真器神经元模型库的扩展。本文系统集成了业界流行的NEST仿真器作为用户的仿真引擎备选。然而NEST仿真器缺少某类脑系统支持的经典LIF神经元模型。不同仿真引擎对同一仿生脑模型的仿真结果应保持一致。为保证系统兼容性,本文修改部分NEST源码,新增经典LIF神经元模型,满足用户构建和仿真仿生脑模型时的神经元类型需求。本文系统采用前后端分离式开发架构,后端包括业务服务器和若干计算节点,业务服务器使用Django框架处理用户在前端发起的请求,计算节点负责具体的模型构建、仿真任务。同时本系统使用腾讯云提供的COS对象存储服务解决仿生脑模型相关文件存储问题,以及使用MPI消息传递接口实现系统后端计算节点间通信与构建模型时涉及的并行计算。本文首先介绍了系统开发涉及的相关技术和类脑计算领域相关知识,分别分析仿生脑模型构建系统的相关模型构建、模型转换、模型仿真等功能型需求和系统性能、安全等非功能型需求。其次,本文设计并实现面向特定仿真硬件的模型转换策略。再次,本文设计系统整体架构并划分具体功能模块,以及简要对模块间接口和数据存储进行说明。接着,结合时序图和类图详细介绍系统各功能模块实现方案。然后本文设计测试用例,测试系统功能模块运行情况,并分析测试结果。最后,本文总结全文工作内容,并针对系统实现过程中存在的不足提出改进方法。
基于类脑系统的仿生脑模型构建系统的设计与实现
这是一篇关于仿生脑模型,类脑计算,脑仿真,模型转换的论文, 主要内容为人类对大脑结构和功能的探索从未停止,脑科学和脑认知被许多国家视为人类科学领域“皇冠上的明珠”。继美国、欧盟和日本之后,我国在“十三五”国家科技创新规划中推出脑科学研究计划,明确提出发展类脑计算与脑机智能。随着类脑计算研究的推进,使用计算机或专用硬件执行大规模脑仿真,模拟神经信号在神经元内部的产生以及其在神经元之间的传递过程,这为人类研究生物脑运作机理提供一种有效手段。然而对生物脑抽象建模得到仿生脑模型,并部署到专用硬件上执行仿真,需要研究人员具备较强的计算机科学专业技术,无疑为相关研究增加了研究难度。为降低脑科学研究人员在对生物脑建模并部署仿真时的知识门槛,本文设计并实现了一个仿生脑模型构建系统,为相关研究人员提供一个对生物脑进行抽象建模和仿真的平台。本系统主要包括模型构建、模型转换、模型仿真、结果展示、模型管理、系统管理和日志管理等功能,为仿生脑模型的构建和仿真以及系统运行提供支撑。本文主要工作包括:1.仿生脑模型构建。本文根据实际应用场景,定义适用于本文系统的仿生脑模型相关文件的格式。本文系统根据用户提供的神经元、神经元簇等模型参数构建仿生脑模型,并使用结构化的模型描述文件和模型数据文件,记录仿生脑模型的结构信息和突触连接数据。2.模型转换策略设计与实现。本文系统基于某类脑系统,该类脑系统提供特制类脑芯片和类脑仿真引擎为仿生脑模型仿真提供支持。而特定硬件对仿生脑模型中神经元出度大小存在限制,出度超出限制的神经元在仿真过程中会带来额外的突触数据读取和脉冲信号传递的时间开销。此外在仿真过程中,仿真引擎需要比较神经元突触延迟和当前时间拍,两者一致时神经元之间才会传递脉冲信号。神经元之间各异的突触延迟会增加仿真引擎的判断分支,带来额外的时间开销。本文针对上述问题设计而向特定硬件的两种模型转换策略,对仿生脑模型进行定向转换,以在使用特定硬件仿真时加速模型仿真过程。3.NEST仿真器神经元模型库的扩展。本文系统集成了业界流行的NEST仿真器作为用户的仿真引擎备选。然而NEST仿真器缺少某类脑系统支持的经典LIF神经元模型。不同仿真引擎对同一仿生脑模型的仿真结果应保持一致。为保证系统兼容性,本文修改部分NEST源码,新增经典LIF神经元模型,满足用户构建和仿真仿生脑模型时的神经元类型需求。本文系统采用前后端分离式开发架构,后端包括业务服务器和若干计算节点,业务服务器使用Django框架处理用户在前端发起的请求,计算节点负责具体的模型构建、仿真任务。同时本系统使用腾讯云提供的COS对象存储服务解决仿生脑模型相关文件存储问题,以及使用MPI消息传递接口实现系统后端计算节点间通信与构建模型时涉及的并行计算。本文首先介绍了系统开发涉及的相关技术和类脑计算领域相关知识,分别分析仿生脑模型构建系统的相关模型构建、模型转换、模型仿真等功能型需求和系统性能、安全等非功能型需求。其次,本文设计并实现面向特定仿真硬件的模型转换策略。再次,本文设计系统整体架构并划分具体功能模块,以及简要对模块间接口和数据存储进行说明。接着,结合时序图和类图详细介绍系统各功能模块实现方案。然后本文设计测试用例,测试系统功能模块运行情况,并分析测试结果。最后,本文总结全文工作内容,并针对系统实现过程中存在的不足提出改进方法。
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