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在本项研究中,合作团队提出“神经形态动态计算”的概念,通过设计一种类脑神经形态芯片Speck来实现基于注意力机制的动态计算,在硬件层面做到“没有输入,没有功耗”亚搏·体育app,在算法层面做到“有输入时,根据输入重要性程度动态调整计算”,从而在典型视觉场景任务功耗可低至0.7毫瓦,进一步挖掘出神经形态计算在性能和能效上的潜力。

Speck是一款异步感算一体类脑神经形态系统级芯片,采用全异步设计,在一块芯片上集成了动态视觉传感器(DVS相机)和类脑神经形态芯片,具有极低的静息功耗(仅为0.42毫瓦)。它能够以微秒级的时间分辨率感知视觉信息,以全异步方式设计抛弃了全局时钟控制信号,避免时钟空翻带来的能耗开销,仅在有事件输入时才触发稀疏加法运算。

☰(撰稿:蔡欢姣)

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    • 贾敬光📃LV5六年级
      2楼
      《经济信息联播》 20240528🤽
      2024/06/02   来自仙桃
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    • 😅东方茂辰LV9大学四年级
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      2024/06/02   来自邵阳
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    • 扶亚梁🔅LV2幼儿园
      4楼
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      2024/06/02   来自崇左
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    • 宇文洋曼LV0大学三年级
      5楼
      “保持锐意创新的勇气”❄
      2024/06/02   来自固原
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    • 路颖固⚏⚃LV2大学三年级
      6楼
      教育部公布首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例🆖
      2024/06/02   来自焦作
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    • 凌杰露LV0大学四年级
      7楼
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      2024/06/02   来自盘锦
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