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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Large-Scale Spiking Neural Network Accelerator for FPGA Systems

verfasst von : Kit Cheung, Simon R. Schultz, Wayne Luk

Erschienen in: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2012

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Spiking neural networks (SNN) aim to mimic membrane potential dynamics of biological neurons. They have been used widely in neuromorphic applications and neuroscience modeling studies. We design a parallel SNN accelerator for producing large-scale cortical simulation targeting an off-the-shelf Field-Programmable Gate Array (FPGA)-based system. The accelerator parallelizes synaptic processing with run time proportional to the firing rate of the network. Using only one FPGA, this accelerator is estimated to support simulation of 64K neurons 2.5 times real-time, and achieves a spike delivery rate which is at least 1.4 times faster than a recent GPU accelerator with a benchmark toroidal network.

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Metadaten
Titel
A Large-Scale Spiking Neural Network Accelerator for FPGA Systems
verfasst von
Kit Cheung
Simon R. Schultz
Wayne Luk
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33269-2_15