AceleradorSNN：集成脉冲神经网络与动态图像信号处理的 FPGA 神经形态认知系统
硬件体系结构
2026-03-31 v1 人工智能
摘要
对高速、低延迟和能效高的目标检测的需求——例如在高级驾驶辅助系统 (ADAS)、无人驾驶飞行器 (UAV) 和工业 4.0 机器人中——暴露了传统卷积神经网络 (CNN) 的局限性。为应对这些挑战，我们开发了 AceleradorSNN，一个第三代人工智能认知系统。该架构集成了基于脉冲神经网络 (SNN) 的神经形态处理单元 (NPU)，用于处理来自动态视觉传感器 (DVS) 的异步数据，以及一个可动态重构的认知图像信号处理器 (ISP)，用于 RGB 相机。本文详细介绍了两个 IP 核的硬件导向设计、代理梯度训练的 SNN 主干的评估，以及在现场可编程门阵列 (FPGA) 上实现的实时流式 ISP 架构。
引用
@article{arxiv.2603.28429,
title = {AceleradorSNN: A Neuromorphic Cognitive System Integrating Spiking Neural Networks and DynamicImage Signal Processing on FPGA},
author = {Daniel Gutierrez and Ruben Martinez and Leyre Arnedo and Antonio Cuesta and Soukaina El Hamry},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.28429},
year = {2026}
}