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核心技术

突破传统架构的性能瓶颈

传统冯·诺依曼架构存在内存墙问题,数据在处理器和内存之间频繁传输,导致能效低下。我们的神经形态架构采用分布式存储和并行处理,实现计算与存储的深度融合。

通过模拟生物神经元的脉冲编码机制,芯片能够实现事件驱动的计算模式,只有在需要时才激活计算单元,大幅降低能耗。

  • 脉冲神经网络(Spiking Neural Network)
  • 忆阻器存储计算融合
  • 自适应学习算法
  • 实时在线学习能力
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