在这里,我们报告TianjicX,这是一种神经形态计算硬件,可以支持多个跨计算范式神经网络(NN)模型的真正并发执行,并具有各种机器人协调方式。具有时空弹性,支持计算资源的自适应分配和每项任务的执行时间调度。这种方法的关键是一个高级模型“Rivulet”,它弥合了机器人级需求和硬件实现之间的差距。通过静态数据分布和动态数据流,抽象化NN任务的执行,形成基本的活动上下文,采用时空切片实现每个活动的弹性资源分配,并进行可配置的混合同步-异步分组。因此,Rivulet能够支持独立和交互式执行。基于Rivulet硬件设计实现时空弹性,开发了一种具有事件驱动、高并行度、低时延、低功耗的28纳米天墅X神经形态芯片。使用单个TianjicX芯片和专门开发的编译器堆栈,我们构建了一个多智能任务移动机器人Tianjicat来执行猫捉老鼠的游戏。可以同时执行多个任务,包括声音识别和跟踪,对象识别,避障和决策。与 NVIDIA Jetson TX2 相比,延迟大幅降低 79.09 倍,动态功耗降低 50.66%。
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