应用FPGA辅助IC设计的教学改革

一、IC设计教育的矛盾 IC设计是事关一个国家创新能力和科技竞争力的重要行业。据统计，我国每年在IC设计行业需新增30万个岗位，然而各大高校所能培养的IC设计人才每年仅为3万名。广东工业大学作为广东省的重点院校，在电子、计算机和信息方向每年招收超过2000名本科生以及300名硕士生。如果能对这些学生进行IC设计的培养，我们必将对广东省乃至全国的IC芯片行业以及电子信息行业作出杰出的贡献。     

基于FPGA并行加速的脉冲神经网络在线学习硬件结构的设计与实现

当前，基于数字电路的脉冲神经网络硬件设计，在学习功能方面的突触并行性不高，导致硬件整体延时较大，在一定程度上限制了脉冲神经网络模型在线学习的速度。针对上述问题，文中提出了一种基于FPGA并行加速的高效脉冲神经网络在线学习硬件结构，通过神经元和突触的双并行设计对模型的训练与推理过程进行加速。首先，设计具有并行脉冲传递功能和并行脉冲时间依赖可塑性学习功能的突触结构；然后，搭建输入编码层和赢家通吃结构的学习层，并优化赢家通吃网络的侧向抑制的实现，形成规模为784～400的脉冲神经网络模型。实验结果表明：在MNIST数据集上，使用该硬件结构的脉冲神经网络模型训练一幅图像需要的时间为1.61 ms、能耗约为3.18 mJ，推理一幅图像需要的时间为1.19 ms、能耗约为2.37 mJ，识别MNIST测试集样本的准确率可达87.51%；在文中设计的硬件框架下，突触并行结构能使训练速度提升38%以上，硬件能耗降低约24.1%，有助于促进边缘智能计算设备及技术的发展。