人工智能的快速发展要求快速开发专门为 AI 应用程序设计的领域专用硬件。 神经形态计 算芯片集成了受神经生物学系统启发的一系列功能,可以为 AI 计算工作负载提供节能的方法。在这里, 本演讲回顾了神经形态计算芯片的开发,包括人工神经网络芯片和脉冲神经网络芯片。 提出了基准测 试神经启发性计算芯片的四个关键指标 - 计算密度,能效,计算准确性和芯片上学习能力,并讨论了 从设备到算法级别的基于非易失性存储器神经形态计算芯片的协同设计原则。还提供了未来的电子设 计自动化工具链,并提出了开发大规模神经形态计算芯片的路线图。
类脑计算
[吴华强, 高滨]