神經(jīng)形態(tài) 文章最新資訊

如何在邊緣人工智能計(jì)算中利用神經(jīng)形態(tài)設(shè)備？

模仿人腦結(jié)構(gòu)和功能的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算可用于邊緣計(jì)算，以提高能效、速度和適應(yīng)性。通過在本地處理數(shù)據(jù)并使用事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算，神經(jīng)形態(tài)芯片可以優(yōu)化邊緣人工智能應(yīng)用中的資源使用，減少對(duì)集中式云處理的依賴。尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （SNN）是實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的最常見方法。與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN）一樣，SNN 是一種特定類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （ANN）。數(shù)據(jù)表示和推理所需的前向計(jì)算次數(shù)是CNN和SNN之間的重要區(qū)別。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元的輸入和輸出信號(hào)都是實(shí)數(shù)，推理只需要一次前饋傳遞。另一方面，SNN 會(huì)遇到推理延遲。SN
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荷蘭的 Innatera 推出了第一款使用神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)的商用微控制器，用于傳感器應(yīng)用。Pulsar 芯片具有異構(gòu)架構(gòu)，將模擬和數(shù)字神經(jīng)形態(tài)模塊與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器和 RISC-V 內(nèi)核相結(jié)合。與傳統(tǒng)的 AI 處理器相比，它的延遲降低了 100 倍，能耗降低了 500 倍，芯片尺寸為 2.6 x 2.8 毫米，采用臺(tái)積電的標(biāo)準(zhǔn) 28nm 工藝制造，體積不到 5 美元?！癙ulsar 不僅僅是另一個(gè) AI 芯片——這是世界上第一個(gè)量產(chǎn)的神經(jīng)形態(tài)微控制器，代表了我們將智能帶到邊緣的方式的根本轉(zhuǎn)變，”Inna
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