一种用于优化并行类脑仿真的图划分方法技术

本发明专利技术涉及神经网络仿真技术领域，具体涉及一种用于优化并行类脑仿真的图划分方法，包括以下步骤：S1、将图划分为若干个分部，然后循环执行以下步骤；S2、当网络未收敛时，按照原则选取整个网络中具有最大正收益数的收益(x,n,p,q)；S3、将子族群p整体移动至q分部，分别找出具有最多和最少节点数的分部a和b；S4、计算平衡数c；S5、如果平衡数c大于0，则从分部a至b平衡性移动c个节点；S6、如果当前划分结果的总割边数小于历史划分结果的总割边数，则执行以下步骤：更新历史划分结果，按照扰动数执行扰动，扰动数*＝衰减系数；否则，退出总循环。本发明专利技术的用于优化并行类脑仿真的图划分方法，消耗的时间短，效率高。效率高。效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种用于优化并行类脑仿真的图划分方法


[0001]本专利技术涉及神经网络仿真
，具体涉及一种用于优化并行类脑仿真的图划分方法。

技术介绍

[0002]脉冲神经网络本质上是一个有向图，要通过并行的方式进行仿真，就是先对有向图的每个节点进行计算，然后按照有向边在不同节点之间传递数据。由于需要整个网络齐头并进地进行仿真，因此为了加快并行仿真程序的执行速度，就需要尽可能均衡每个计算节点的神经元数量。
[0003]另外，当整个神经网络的不同神经元被分配到不同的计算节点后，会存在跨节点的突触，在进行脉冲发放的操作时，需要通过跨计算节点的通信来完成。中国专利CN111367669A公开了一种确定最优运算通路的方法、装置及介质，其采用的就是比较常规的方法，耗时较长，一般在信息量相同的情况下，跨计算节点的通信消耗的时间都要比同一节点内部的数据交换大，且消耗时间与通信量是成正相关的关系，因此为了加快整体的执行速度，还得尽可能减少跨计算节点的突触数。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术所存在的缺陷，本专利技术提供了一种用于优化并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于优化并行类脑仿真的图划分方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将图划分为若干个分部，然后循环执行以下步骤，当网络未收敛时，执行步骤S2，否则执行步骤S6；S2、当网络未收敛时，按照原则选取整个网络中具有最大正收益数的收益(x,n,p,q)；S3、将子族群p整体移动至q分部，分别找出具有最多和最少节点数的分部a和b；S4、计算平衡数c；S5、如果平衡数c大于0，则从分部a至b平衡性移动c个节点；S6、如果当前划分结果的总割边数小于历史划分结果的总割边数，则执行以下步骤：更新历史划分结果，按照扰动数执行扰动，扰动数＝扰动数*衰减系数；否则，退出总循环。2.根据权利要求1所述的用于优化并行类脑仿真的图划分方法，其特征在于，在步骤S6中，按照扰动数执行扰动，其中的扰动数＝总节点数/10。3.根据权利要求2所述的用于优化并行类脑仿真的图划分方法，其特征在于，在步骤S2中，所按照的原则为贪心原则。4.根据权利要求3所述的用于优化并行类脑仿真的图划分方法，其特征在于，平衡数c的计算方式为：平衡数c＝(a节点数
‑
b节点数)/2
‑
容忍度。5.根据权利要求4所述的用于优化...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄凯，王弘远，陈刚，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：