基于CrossSim的存储硬件原型机ANN仿真：MNIST手写数字识别实现与分析

基于CrossSim的存储硬件原型机ANN仿真：MNIST手写数字识别实现与分析

1. 项目概述与背景

1.1 项目背景

在当今人工智能和边缘计算快速发展的时代，存储硬件与计算单元的融合已成为提高系统效率的关键方向。存储内计算（Computing-in-Memory）通过在存储单元内部执行计算操作，能够显著减少数据移动带来的能量消耗和延迟。本项目旨在通过CrossSim仿真平台，在存储硬件开发原型机上实现人工神经网络（ANN）的仿真，特别针对MNIST手写数字识别任务。

1.2 CrossSim简介

CrossSim是一个开源的、专门用于模拟基于交叉阵列（crossbar array）的神经形态计算系统的仿真框架。它能够模拟非理想硬件效应，如电导变化、噪声、器件变异等，为研究人员提供接近真实硬件行为的仿真环境。CrossSim支持多种器件模型和阵列架构，是存储硬件原型机开发的理想仿真工具。

1.3 项目目标

1. 搭建基于CrossSim的ANN仿真环境
2. 实现MNIST手写数字识别神经网络模型
3. 分析硬件非理想特性对识别准确率的影响
4. 提供完整的仿真结果和准确率曲线分析
5. 生成详细的性能评估报告

2. 环境搭建与配置