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類腦計算
鎖定
類腦計算（Brain-inspired Computing）又被稱為神經形態計算（Neuromorphic Computing），是借鑑生物神經系統信息處理模式和結構的計算理論、體系結構、芯片設計以及應用模型與算法的總稱。
類腦計算，不同於傳統馮諾依曼存算分離的特性，基於仿生的脈衝神經元實現信息的高效處理，具有低功耗、低延遲的技術優勢，是打破“內存牆”的潛在技術之一，其在對功耗、延遲敏感的邊緣計算領域具有廣泛的應用價值和潛力。
- 中文名
- 類腦計算
- 外文名
- Brain-inspired Computing
- 外文名
- Neuromorphic Computing
- 所屬學科
- 計算機科學
- 別 名
- 神經形態計算
類腦計算簡介
類腦計算試圖模擬生物神經網絡的結構和信息加工過程。它在軟件層面的嘗試之一是脈衝神經網絡（SNN）。當前，類腦計算的發展可以分為神經形態感知（比如，事件相機/動態視覺傳感器DVS）
[5]
和神經形態計算（類腦處理器/類腦芯片）兩部分。類腦計算，起源於加州理工學院Carver Mead教授於1990年所提出的Neuromorphic electronic systems
[6]
概念，於後摩爾時代，該技術引起了學術界、商界的高度重視。
類腦計算發展
2020年10月16日，清華大學計算機科學與技術系張悠慧團隊、精密儀器系施路平團隊與合作者首次提出“類腦計算完備性”以及軟硬件去耦合的類腦計算系統層次結構，填補了類腦研究完備性理論與相應系統層次結構方面的空白，利於自主掌握新型計算機系統核心技術。該成果於10月14日以《一種類腦計算系統層次結構》為題發表在《自然》雜誌上。
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- 參考資料
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- 1. 人工智能繼續迭代 類腦計算悄然走紅 ．新華網[引用日期2019-12-22]
- 2. 我科學家首次提出“類腦計算完備性” ．新華網[引用日期2020-10-16]
- 3. Towards spike-based machine intelligence with neuromorphic computing ．Nature[引用日期2023-04-13]
- 4. DYNAP™-SE2 | SynSense 時識科技 ．時識科技SynSense[引用日期2023-04-13]
- 5. Event-Based Vision: A Survey | IEEE Xplore ．IEEE Xplore[引用日期2023-04-14]
- 6. Neuromorphic electronic systems | IEEE Xplore ．IEEE Xplore[引用日期2023-04-14]
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