水蜜桃免费视频收集：神經擬態芯片漸成主流
文章導讀：人工智能漸漸進入水蜜桃免费视频生活的方方麵麵，人工神經網絡為主流算法開始漸成主流。通過資料數據顯示，在目前情況下，人工智能能量效率相對較低，這成為人工智能進入對於功耗要求較高的邊緣端的一個重要阻礙。要解決人工智能芯片功耗過大問題，神經擬態芯片將漸成主流。水蜜桃免费视频小夥伴給大家收集了一些相關信息。
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在以往的神經擬態芯片中，最著名的可能就是IBM的True North和Intel的Loihi。這兩塊芯片主打大規模神經擬態，主要場景是神經科學研究等領域。而在Intel和IBM等巨頭推出的以研究性質為主的神經擬態芯片之外，在今天神經擬態芯片更多地以其計算能量效率高的優勢在邊緣端找到了商用場景。
在邊緣端的神經擬態芯片設計中，通常使用混合信號電路設計，其中每個神經突觸在傳遞脈衝信號使用模擬信號（電荷），而接受到突觸和處理神經元內部狀態的過程則可以使用數字電路。如前所述，由於神經元僅僅在累積到足夠電荷數量之後才會激活，因此在大多數時間處於低功耗的待機狀態，因此大大降低了功耗。或者從另一個角度上來說，神經擬態芯片僅僅在檢測到有意義的事件才會進行處理，因此大大降低了能量，因此神經擬態芯片又可以稱為“事件驅動處理”芯片。
神經擬態芯片在邊緣端的第一個主要應用場景是低功耗機器視覺，超高速機器視覺也是神經擬態視覺芯片的重要應用場景。最近，中國神經擬態芯片初創公司時識科技（SynSense）發布的Speck就是這樣一款實現強強聯合的SoC，同時集成了神經擬態視覺芯片和神經擬態計算芯片，從而能在邊緣端實現亞毫瓦級的超低功耗和低延時機器視覺，應用場景可以覆蓋智能家庭、智能安防、工業監測等重要IoT場景。
除了機器視覺之外，對於時間序列的分析也是神經擬態計算芯片的重要應用場景。語音、生理信號（如心髒ECG）等時間序列信號非常時候脈衝神經網絡處理，因此使用基於脈衝神經網絡的神經擬態芯片可以以很高的效率處理這些信號。可穿戴式產品（如TWS無線耳機等）對於這類低功耗時間序列處理有很強的需求，而隨著可穿戴式產品市場的爆發，使用神經擬態芯片進入這些市場也成為了一個很有潛力的方向。
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