「开源类脑芯片」二代发布！支持反向传播突触学习规则和并行神经元计算

原标题：「开源类脑芯片」二代发布！支持反向传播突触学习规则和并行神经元计算
文章来源：新智元
内容字数：3217字

开源类脑芯片Polaris 23：性能显著提升的脉冲神经网络处理器

本文总结了中科院计算所赵地研究团队开源的第二代类脑芯片Polaris 23的主要特点和性能突破。该芯片基于RISC-V架构，支持脉冲神经网络（SNN）和反向传播STDP，并于2025年1月在《Journal of Supercomputing》上公开其完整源代码。

1. Polaris 23 的核心架构与技术优势

Polaris 23 旨在解决传统计算架构在处理海量数据时的效率和功耗问题。它由神经形态处理单元和神经形态指令处理器两部分组成。神经形态处理单元包含RV-SNN 2.0指令集扩展，并由SNN发射单元、LIF神经元更新单元和突触计算单元构成。神经形态指令处理器则采用多发射架构（例如双发射模式，可同时执行两条指令）和并行执行架构，包含发射单元（ISU）、执行单元（EXU）和写回单元（WBU），以显著提升神经元和突触的处理能力和带宽。其中，ISU采用圆形队列架构，EXU支持并行执行，WBU设计了多提交端口。

2. 性能测试与对比

为了验证Polaris 23 的性能，研究团队将其与比利时鲁汶大学的ODIN脉冲神经网络处理器在FPGA（AMD ALVEO U250卡）上进行比较。结果显示，Polaris 23 的神经元带宽提升了约300倍，并在能效（资源带宽比、功耗带宽比）方面也取得了显著进步。此外，在Kintex-7 XC7K70T FPGA开发板上进行的MNIST数据集分类测试中，Polaris 23 达到了91%的准确率。

3. 开源与团队介绍

Polaris 23 的源代码已在GitHub和Gitee平台上开源。该项目由一支年轻而富有创造力的团队完成，团队成员来自中科院计算所、德国慕尼黑工业大学、深圳大学和荷兰代尔夫特理工大学等高校。指导教师赵地副研究员荣获2023年度“中国科学院大学优秀本科生指导教师”奖。

4. 未来发展

Polaris 23 目前正在进行后端设计与流片，其前身“文曲星”系列已获得国家自然科学基金资助。赵地团队正在积极研发Polaris 3，该芯片将集成全新的类脑学习算法和更强大的多核神经元及突触处理能力，有望在神经形态计算领域取得进一步突破。

总之，Polaris 23 的开源及其显著的性能提升，为神经形态计算领域的研究和发展提供了宝贵的资源和有力支持，推动了类脑芯片技术的进步。

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