- Objective: 计算过程中的低功耗问题 - Breadcrumb: 专用芯片 # 概念阐释 神经形态芯片是一种模仿人类大脑神经元与突触联结结构的计算机硬件，为了解决高度计算密集型计算机的高功耗问题。与传统的[[冯·诺依曼架构]]不同，神经形态芯片将计算和存储紧密结合在一起，以提高处理效率并降低延迟。 神经形态芯片的一些关键特点： 1. **并行处理**：神经形态芯片通过并行处理多个计算任务，类似于大脑中神经元的并行工作，从而显著提高计算速度和效率。 2. **低功耗**：由于模仿大脑的工作方式，神经形态芯片在计算过程中消耗的能量更少。 3. **自适应学习**：神经形态芯片可以进行自适应学习和调整，能够根据输入数据的变化动态改变自身的计算模式，具有较强的适应性。 4. **事件驱动**：与传统芯片的周期性操作不同，神经形态芯片通常是事件驱动的，即只有在检测到事件时才进行计算，从而进一步节省能源。 5. **类脑计算**：神经形态芯片的设计目标是实现类脑计算，使得计算设备能够处理复杂的模式识别、感知和决策任务，例如语音识别、图像处理和自主驾驶等领域。 # 实例 IBM的TrueNorth芯片和Intel的Loihi芯片。 # 相关内容 # 参考资料 - 《深度学习》谢诺夫斯基 014