基于PYNQ集群的內(nèi)存負(fù)載分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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摘  要：在分布式計(jì)算平臺(tái)上研究脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）的工作負(fù)載特性時(shí)，快速確定SNN模型構(gòu)建所需的內(nèi)存消耗以及平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)承載能力，是提高工作負(fù)載研究效率的重要手段。針對(duì)該問題，文章搭建了PYNQ集群分布式計(jì)算平臺(tái)，設(shè)計(jì)了集群內(nèi)存負(fù)載分析系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)表明：內(nèi)存負(fù)載分析系統(tǒng)在內(nèi)存消耗的預(yù)測方面取得了97.98%的平均準(zhǔn)確率，在預(yù)測集群網(wǎng)絡(luò)承載能力方面取得了97.19%的準(zhǔn)確率，通過分析集群承載SNN模型時(shí)的內(nèi)存負(fù)載，有效提升了集群上的SNN工作負(fù)載研究效率。（剩余9074字）