A GPU Based Simulation of Multilayer Spiking Neural Networks
محل انتشار: نوزدهمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,617
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE19_296
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
Nowadays, despite significant advances in VLSI technology, in the case of massively parallel systems still new computational architectures are required. Using graphic processing units (GPU) as a low-cost and high performance computing platform is an efficient preferred approach to such problems. Simulation of spiking neural networks (SNN) is a well-known challenge encountering these barriers. In this paper we demonstrate an Izhikevich neuron simulator that runs on a single GPU. The GPU-SNN model (running on an NVIDIA GT325M with 1GB of memory) is up to 11 times faster than a CPU version when more than one million neurons with 75 billion synaptic connections. Simulation results are compared for different single GPU with the CPU based simulation different single GPU. Simulation method is based on a new method of virtual synaptic computation, which performs the calculation with low memory usage
کلیدواژه ها:
Multilayer Neuron Structure ، Graphic Processing Unit (GPU) ، Spiking Neural Networks (SNN) ، Izhikevich Model
نویسندگان
Arash Ahmadi
Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :