【技术实现步骤摘要】
一种异构协同系统及其通信方法
本专利技术涉及计算机
，更具体地，涉及一种异构协同系统及其通信方法。
技术介绍
神经网络是一种模仿生物大脑突触-神经元结构进行数据处理的计算系统，由分为多层的计算节点和层间的连接组成。神经网络具有强大的非线性和自适应数据处理能力。目前典型的神经网络包括人工神经网络和脉冲神经网络。人工神经网络基于对神经元模型的简化和对大脑网络的高度抽象，将人工神经元按一定结构连接成网络，其输入输出均为数值量信息，借鉴大脑分层结构，可以构建较深的网络模型，在特征提取、模式识别等问题上展现出显著优势。但数值量信息在一定程度上丢失了时间信息，大规模网络消耗较多计算资源，能耗较高。脉冲神经网络更贴近实际生物模型，利用微分方程对神经元建模，输入输出为用0/1表示的脉冲序列，通过膜电位累计与阈值发放完成计算任务，具有网络动力学特性，蕴含丰富的时间信息，在处理序列问题上具有一定优势，事件驱动的处理模式也带来低功耗特性。但其在运算精度、大规模数据和网络上有待提升。由此，单独采用人工神经网络或脉冲神经网络都无法处理复杂的人工通用智能的任务场景，例如同时需要精确数值...
【技术保护点】
1.一种异构协同系统的通信方法，其特征在于，所述系统包括至少两个计算单元，所述方法包括：周期性地接收第一路由包，所述第一路由包包括第一地址信息和第一数据载荷，所述第一数据载荷包括用于人工神经网络计算的数值量信息和用于脉冲神经网络计算的脉冲信息；响应于所述第一地址信息与本计算单元的地址信息匹配，根据所述本计算单元的类型和所述第一数据载荷获取所述数值量信息或所述脉冲信息作为输入信息；处理所述输入信息确定输出信息；根据所述输出信息确定第二路由包，所述第二路由包包括第二地址信息和第二数据载荷，所述第二数据载荷包括所述输出信息对应的数值量信息和脉冲信息；发送所述第二路由包。
【技术特征摘要】
1.一种异构协同系统的通信方法，其特征在于，所述系统包括至少两个计算单元，所述方法包括：周期性地接收第一路由包，所述第一路由包包括第一地址信息和第一数据载荷，所述第一数据载荷包括用于人工神经网络计算的数值量信息和用于脉冲神经网络计算的脉冲信息；响应于所述第一地址信息与本计算单元的地址信息匹配，根据所述本计算单元的类型和所述第一数据载荷获取所述数值量信息或所述脉冲信息作为输入信息；处理所述输入信息确定输出信息；根据所述输出信息确定第二路由包，所述第二路由包包括第二地址信息和第二数据载荷，所述第二数据载荷包括所述输出信息对应的数值量信息和脉冲信息；发送所述第二路由包。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两个计算单元包括至少一个人工神经网络计算单元和至少一个脉冲神经网络计算单元；或者所述至少两个计算单元包括至少两个同时支持人工神经网络计算和脉冲神经网络计算的混合神经网络计算单元；或者所述至少两个计算单元包括至少一个人工神经网络计算单元、至少一个脉冲神经网络计算单元和至少一个混合神经网络计算单元。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述输出信息为数值量，根据所述输出信息确定第二路由包包括：响应于所述数值量在阈值区间内，确定所述第二路由包。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述输出信息为脉冲，根据所述输出信息确定第二路由包包括：响应于脉冲神经元的膜电位达到电位阈值，确定所述第二路由包。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述脉冲信息包括脉冲状态信息，...
【专利技术属性】
技术研发人员：施路平，王冠睿，邹哲，
申请(专利权)人：北京灵汐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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