近日，中国科学院自动化研究所曾毅研究员课题组提出基于FPGA的脉冲神经网络硬件加速器“智脉·萤火”（FireFly），并集成了针对FPGA器件特点的DSP运算优化策略和适配脉冲神经网络数据流模式的高效的突触权重和膜电压访存系统，在硬件上实现了脉冲神经网络的推理加速，推动了类脑脉冲神经网络迈向实用化的发展。相关研究成果发表在IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems上。“智脉·萤火”是人工智能平台“类脑认知智能引擎‘智脉’”（BrainCog）在软硬件协同方向上的阶段性成果，为进一步布局未来脉冲神经网络在更复杂的实际场景中的应用研究奠定了基础。下一步，该团队将在硬件上针对FPGA器件优化、微架构设计和稀疏加速等方面持续提升“智脉·萤火”工作性能，并将其实际部署于现实场景中，如基于脉冲神经网络的智能车的自主视觉定位导航、基于事件相机的无人机高速避障、多任务多场景下的机器人环境探索等任务。
（文章来源：财联社）