标签:大脑

神经形态超级计算在半导体和超导光电硬件中的应用
通过技术文件链接- 2021年11月18日-评论:0

摘要:“任何大规模的峰值神经形态系统都需要在通信和计算方面进行协同优化，以达到人类大脑甚至更高的复杂性。这种推理导致了光电神经形态平台的提出，该平台利用光学和电子学的互补特性。从推测未来的大规模神经细胞…»了解更多

AI架构必须改变
通过布莱恩•贝利- 2018年8月13日-评论:4

使用现有架构来解决机器学习和人工智能问题变得越来越不切实际。人工智能消耗的总能量正在显著上升，cpu和gpu越来越不适合这项工作。几个圆桌会议得出结论，当没有遗留IP时，就会出现重大变化的最佳机会。大多数设计已经进化了……»了解更多

大脑如何通过减少活动来节省能量
通过凯瑟琳德比郡- 2018年3月15日-评论:0

神经形态计算的争论之一是人脑相对于传统计算机的效率。这种观点认为，通过观察大脑是如何工作的，我们可以设计出用更少的能量完成更多任务的系统。然而，日内瓦大学的Mireille Conrad和其他人在去年12月的IEEE电子设备会议上发表的研究报告中指出，大脑……»了解更多

制造业:8月19日
通过马克LaPedus- 2014年8月19日-评论:0

美国国防部高级研究计划局资助的研究人员已经开发出一种28纳米的模拟大脑的芯片。这种低功耗芯片的灵感来自于大脑的神经元结构。该芯片由IBM的研究人员根据DARPA的神经形态自适应塑料可扩展电子系统(SyNAPSE)项目设计，由54亿个晶体管组成。该芯片采用三星28纳米代工工艺，具有…»了解更多

  • 赞助商

关于

导航

与我们联系

版权所有©2013-2023 SMG |服务条款|隐私政策
Baidu