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摘要

与传统的神经网络相比，脉冲神经网络由于其独特的信息处理方式，被认为

具有更强的生物可解释性，更低的资源开销和更高的计算效率，在执行智能化边

缘计算任务中具有广阔的应用前景。然而，分布式的边缘计算大多依托于各种嵌

入式终端设备实现。由于硬件资源和算力的限制，脉冲神经网络的嵌入式应用始

终是一项具有挑战性的任务。

本文基于众核分布式的计算架构重点研究了可拓展脉冲神经网络的嵌入式

计算策略，从硬件平台和模型部署两个方面探索了通过片外众核架构提高网络计

算性能的嵌入式优化和实现方法。首先，设计了可