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尖峰还是不钉？ SNN和CNN FPGA实现的定量比较
卷积神经网络（CNN）被广泛用于解决各种问题，例如图像分类。由于其计算和数据密集型性质，CNN加速器已被开发为ASIC或FPGA。应用程序的复杂性增加导致这些加速器的资源成本和能源需求增长。尖峰神经网络（SNN）是CNN实施的新兴替代品，有望提高资源和能源效率。本文解决的主要研究问题是，与CNN等效物相比，SNN加速器是否真正满足了能源需求减少的期望。为此，我们分析了多个SNN硬件加速器的FPGA，以涉及性能和能源效率。我们提出了一种新颖的尖峰事件队列编码方案和一种新型的记忆组织技术，以进一步提高SNN能源效率。这两种技术都已经融入了最先进的SNN体系结构，并对MNIST，SVHN和CIFAR-10数据集进行了评估，以及两个不同尺寸的现代FPGA平台上的相应网络体系结构。对于小型基准（例如MNEST），SNN设计与相应的CNN实施相比，没有相当或很少的延迟和能源效率优势。对于更复杂的基准测试，例如SVHN和CIFAR-10，趋势逆转。
孔超导性
在1911年，Kamerlingh Onnes在实验中发现了某些称为“上跨导体”的金属，在过去[1] [1] [1] [2] [2]中发现了零电阻的状态。，如果在t> t c的超级导管的内部存在磁场，则当温度降低到t Meissner效应令人惊讶：在1933年之前，预计超导体会排除磁场，但不会排出磁场。 这是Fara-Day的定律，被称为“ Lippmann的定理” [4] [4] [5]：如果将磁场应用于零电阻材料中，则该材料将通过不让Eld渗透而产生的表面电流来反应，从而使磁场从其室内排除。 ，ever，法拉第定律 / lippmann的定理将预测，如果有限阻力的材料在其内部具有磁场，则将其冷却到零电阻的超导状态时，任何电流都不会流动，并且磁场将保持在内部，甚至在外部磁力源中，磁性磁性也可以恢复。 这不是超导体所做的：超导的金属自发产生一个表面电流，从而从其内部排出磁场[3]。 这似乎违反了法拉第定律。 BCS理论既没有基于电子 - 波相互作用，于1957年由Bardeen，Cooper和Schrieffer [7]提出。 对于其余三分之二，没有公认的理论。Meissner效应令人惊讶：在1933年之前，预计超导体会排除磁场，但不会排出磁场。这是Fara-Day的定律，被称为“ Lippmann的定理” [4] [4] [5]：如果将磁场应用于零电阻材料中，则该材料将通过不让Eld渗透而产生的表面电流来反应，从而使磁场从其室内排除。，ever，法拉第定律 / lippmann的定理将预测，如果有限阻力的材料在其内部具有磁场，则将其冷却到零电阻的超导状态时，任何电流都不会流动，并且磁场将保持在内部，甚至在外部磁力源中，磁性磁性也可以恢复。这不是超导体所做的：超导的金属自发产生一个表面电流，从而从其内部排出磁场[3]。这似乎违反了法拉第定律。BCS理论既没有基于电子 - 波相互作用，于1957年由Bardeen，Cooper和Schrieffer [7]提出。对于其余三分之二，没有公认的理论。伦敦兄弟[1，6]于1935年提出的伦敦方程式提供了对超导体的磁性行为的现象描述，但并未解释supoducducdors如何设法违反法拉第定律。bcs理论提供了超导体的显微镜描述，该描述准确地描述了其许多特性，通常认为它适用于称为“常规超导体”的材料，其中包括所有超导元件和许多化合物。大约有30种不同类别的超导材料[8]，其中大约三分之一被同意为“常规超导体”。该领域是开放的，以进一步进步。
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