基于异构融合类脑芯片的卫星智能平台设计

传统卫星运行基于单星工作模式,计算能力有限,当处理海量数据时,由于单个节点能力的不足极大限制了整体的发展。为适应行业对业务处理低延时提出的迫切需求,天地一体化多星协同、多任务协同的智能化工作模式重要性逐渐显现。传统星载计算机采用固有算法及硬件进行简单任务规划及多星协同管理,其算力及算法难以满足基于深度学习的智能任务需求。当前,基于脉冲神经网络(SNN)加深度神经网络(DNN)的类脑计算方法,具有强智能计算、低能耗、强并行、高效率、存算一体等特点。通过对卫星智能处理平台发展趋势分析,针对异构融合类脑芯片优势特征,同时兼顾航天器在轨可靠性需求,提出基于异构融合类脑芯片的卫星智能处理平台架构,完成星上在轨智能预测和自主任务规划,进一步降低卫星业务成本。