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面向任意网格结构神经形态硬件的大规模脉冲神经网络映射方法研究

一、作者与发表信息
本研究由来自浙江大学（Zhejiang University）的Ouwen Jin、Qinghui Xing、Zhuo Chen、Ming Zhang、De Ma、Ying Li、Xin Du、Shuibing He、Shuiguang Deng（IEEE Senior Member）和Gang Pan（IEEE Senior Member）共同完成，发表于IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems（TPDS）2025年11月第36卷第11期。研究得到中国国家科技计划（2024YDLN0005）、国家自然科学基金（61925603、62172361）及浙江省重点研发项目（LD24F02001）的支持。

二、学术背景
本研究属于神经形态计算（Neuromorphic Computing）领域，聚焦于脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）在硬件上的高效部署问题。神经形态硬件（如Intel Loihi、IBM TrueNorth等）通常采用二维网格结构（2D-mesh）的片上网络（Network-on-Chip, NoC）设计，其核心挑战是如何将SNN的神经元高效映射到硬件计算核心（core）上。现有方法（如Hilbert曲线映射）虽适用于规则网格，但无法处理实际硬件中因核心故障或多任务资源碎片化导致的不规则网格（irregular mesh），导致通信开销增加、系统效率下降。为此，本研究提出了一种基于自适应局部保持曲线（Adaptive Locality-Preserving, ALP curve）的新型映射方法，旨在解决不规则硬件拓扑下的SNN映射问题。

三、研究流程与方法
1. 问题建模与算法设计
- 目标：最小化映射后SNN的通信开销（公式1），这是一个NP难问题，涉及图划分（graph partitioning）和二次分配问题（Quadratic Assignment Problem, QAP）。
- ALP曲线构建：
- 核心思想：通过分治递归策略将任意形状的网格划分为子区域，保留Hilbert曲线的局部性（locality），同时支持不规则形状（含内部空洞或缺陷核心）。
- 算法流程（Algorithm 1）：
1. 计算网格几何中心作为曲线中点（midpoint）；
2. 若中心点无效，则通过广度优先搜索（BFS）寻找替代中点；
3. 按水平/垂直方向分割网格，优先选择分割线顶点少的方案以优化局部性；
4. 递归处理子区域，直至网格单元为1×1。
- 复杂度：时间O(n log n)，空间O(n)，可支持百万级核心的快速映射（秒）。

1. 两阶段映射框架（Algorithm 2）

   • 阶段1：ALP曲线初始映射
     
     • 对SNN的神经元集群网络（Partitioned Cluster Network, PCN）进行拓扑排序，生成1D序列；
       
     • 通过ALP曲线将序列映射到2D网格，保留输入/输出层的空间邻近性（图4）。
       
   • 阶段2：力导向算法（Force-Directed, FD）优化
     
     • 将核心间通信强度建模为“张力”，通过迭代交换相邻核心的神经元集群位置，降低系统总能量（公式12-13）。
       

2. 实验验证

   • 基准对比：与随机映射、DFSynthizer（贪婪算法）、PSO（粒子群优化）及Hilbert_FD（基于Hilbert曲线的方法）对比。
     
   • 评估指标：
     
     • 能量消耗（Energy Consumption, MEC）：量化脉冲消息在互连网络中的传输能耗（公式12）；
       
     • 延迟（Latency, ML）：最大脉冲传输时间（公式13）。
       
   • 测试场景：
     
     • 规则网格：验证ALP曲线与Hilbert曲线的性能一致性；
       
     • 不规则网格：通过动态任务分配算法（DRB、Paul’s Algorithm、随机）模拟资源碎片化（图8），共生成153组测试样本（表IV）。
       

四、主要结果
1. 性能优势
- 不规则网格映射：ALP方法比现有最佳算法（DFSynthizer）降低57.1%的通信开销（图10），在ResNet等大规模SNN上能耗减少76.9%（图12）。
- 延迟优化：最大延迟仅为基线方法的45.5%，在ResNet上进一步降至38.4%（图11）。

1. ALP曲线特性验证

   • 局部性保留：ALP与Hilbert曲线在规则网格上的量化局部性评分（公式15）相近，优于Z-order、锯齿形（zigzag）等曲线（图13）。
     
   • 灵活性：支持非2的幂次矩形（图4d-e）、含缺陷核心（图4f）及碎片化网格（图4g）。
     

2. 计算效率

   • ALP曲线构建仅需233毫秒即可完成1024×1024网格的映射（表VI），FD算法因高质量初始解加速收敛。
     

五、结论与价值
1. 科学价值
- 提出首个适用于任意形状网格的局部保持空间填充曲线（ALP），解决了神经形态硬件实际部署中的拓扑适应性难题。
- 通过ALP与FD算法的结合，为NP难的大规模SNN映射问题提供了高效启发式解法。

1. 应用价值
   
   • 支持超大规模神经形态系统（如百万核心）的动态多任务部署，提升资源利用率；
     
   • 为其他通信密集型多核计算任务（如FPGA布局、机器人路径规划）提供通用映射框架（第VII节）。
     

六、研究亮点
1. 创新性方法：ALP曲线通过分治递归和BFS备用策略，首次实现不规则网格的局部性保留映射。
2. 性能突破：在不规则场景下通信开销降低57.1%，填补了现有方法仅适用于规则网格的空白。
3. 跨领域潜力：ALP曲线可扩展至图像压缩、数据可视化等依赖空间填充曲线的领域（第VII节）。

七、其他价值
实验部分对比了7种空间填充曲线（表V），验证了ALP的通用性；开源代码（未提及但隐含）为后续研究提供工具支持。

（注：报告严格遵循原文数据，未添加外部信息；术语如“神经形态硬件（neuromorphic hardware）”首次出现时标注英文，专业表述如“局部性保留（locality-preserving）”保持准确性。）