一种基于并行化的类脑仿真编译的加速方法技术

本发明专利技术涉及神经网络仿真技术领域，具体涉及一种基于并行化的类脑仿真编译的加速方法，包括以下步骤：S1、构建神经网络时，创建若干个族群，每个族群包含上百万个神经元；S2、按照神经元族群并行构建神经元数组；S3、按照族群之间的连接并行构建突触数组以及神经元到突触数组的映射关系。本发明专利技术的基于并行化的类脑仿真编译的加速方法，通过并行算法加速仿真框架的速度，大大减少了用户的等待时间。大大减少了用户的等待时间。大大减少了用户的等待时间。

【技术实现步骤摘要】
一种基于并行化的类脑仿真编译的加速方法


[0001]本专利技术涉及神经网络仿真
，具体涉及一种基于并行化的类脑仿真编译的加速方法。

技术介绍

[0002]在使用GPU进行仿真脉冲神经网络之前，需要将用户输入的神经网络拓扑结构数据编译成适合在GPU内并行仿真的数据结构。对于超大规模的神经网络，在CPU内串行地进行编译会消耗大量的时间，从而降低仿真框架的使用体验。中国专利CN110908667A公开了一种神经网络联合编译的方法、装置和电子设备，其中采用的是串行的方式进行编译，耗时长，使用体验差。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术所存在的缺陷，本专利技术提供了一种基于并行化的类脑仿真编译的加速方法，通过并行算法加速仿真框架的速度，减少用户的等待时间。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供以下技术方案：
[0005]一种基于并行化的类脑仿真编译的加速方法，包括以下步骤：
[0006]S1、构建神经网络时，创建若干个族群，每个族群包含上百万个神经元；
[0007]S2、按照神经元族本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于并行化的类脑仿真编译的加速方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建神经网络时，创建若干个族群，每个族群包含上百万个神经元；S2、按照神经元族群并行构建神经元数组；S3、按照族群之间的连接并行构建突触数组以及神经元到突触数组的映射关系。2.根据权利要求1所述的基于并行化的类脑仿真编译的加速方法，其特征在于，在步骤S2中，先将所有族群的节点数进行并行前缀求和构建族群
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数组映射表，确定总的神经元数以及各个族群在神经元大数组中第一个神经元的下标。3.根据权利要求2所述的基于并行化的类脑仿真编译的加速方法，其特征在于，为大数组的每个元素分配一个线程，然后并行地编译神经元数据。4.根据权利要求3所述的基于并行化的类脑仿真编译的加速方法，其特征在于，每个线程按照所对应的大数组下标以及族群
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数组映射表，找到所对应的族群，将族群中的神经元参数复制到当前的数组元素中，完成神经元数据的编译。5.根据权利要求4所述的基于并行化的类脑仿真编译的加速方法，其特征在于，线程通过二分查找的方式找到所对应的族群。6.根据权利要求5所述的基于并行化的类脑仿真编译的加速方法，其特征在于，在步骤S3中，确定每个族群中单个神经元的总输出突触数，然后按照前面的族群
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数组映射表并行地将每个神经元的输出突触数存放在一个数组中，然后对该数组进行前缀求和，从而得到神经元
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输出突触映射表，最后为每一个神经元、每一个突触分配一个线程，并行地构建突触数组。在确定突触...

【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：