机构名称：
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摘要 — 神经形态计算利用时间数据的稀疏性，通过在每个时间步骤激活一小部分神经元和突触来降低处理能量。当部署用于边缘系统中的分割计算时，远程神经形态处理单元 (NPU) 可以通过使用稀疏脉冲无线电 (IR) 波形进行异步通信来降低通信功率预算。这样，输入信号稀疏性直接转化为计算和通信方面的节能。然而，对于红外传输，总能耗的主要贡献者仍然是维持主无线电开启所需的功率。这项工作提出了一种新颖的架构，将唤醒无线电机制集成到由远程、无线连接的 NPU 组成的分割计算系统中。基于唤醒无线电的神经形态分割计算系统设计的一个关键挑战是选择用于感知、唤醒信号检测和决策的阈值。为了解决这个问题，作为第二项贡献，本研究提出了一种新颖的方法，该方法利用物理系统的数字孪生 (DT)（即模拟器）以及称为“先学习后测试 (LTT)”的顺序统计测试方法，提供理论上的可靠性保证。所提出的 DT-LTT 方法广泛适用于其他设计问题，并在此展示了神经形态通信。实验结果验证了设计和分析，证实了理论上的可靠性保证，并说明了可靠性、能耗和决策信息量之间的权衡。
带唤醒无线电的神经形态分割计算
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