用场景式海采讲好“中国故事”——央视《为谁辛苦为谁忙》《家是什么》系列报道评析
- 模仿人脑结构和功能的神经形态计算可用于边缘计算，以提高能效、速度和适应性。通过在本地处理数据并使用事件驱动计算，神经形态芯片可以优化边缘人工智能应用中的资源使用，减少对集中式云处理的依赖。尖峰神经网络 （SNN） 是实现神经形态计算系统的最常见方法。与卷积神经网络 （CNN） 一样，SNN 是一种特定类型的人工神经网络 （ANN）。数据表示和推理所需的前向计算次数是CNN和SNN之间的重要区别。在人工神经网络中，神经元的输入和输出信号都是实数，推理只需要一次前馈传递。另一方面，SNN 会遇到推理延迟。SN
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边缘人工智能 神经形态
- 荷兰的 Innatera 推出了第一款使用神经形态架构的商用微控制器，用于传感器应用。Pulsar 芯片具有异构架构，将模拟和数字神经形态模块与传统卷积神经网络加速器和 RISC-V 内核相结合。与传统的 AI 处理器相比，它的延迟降低了 100 倍，能耗降低了 500 倍，芯片尺寸为 2.6 x 2.8 毫米，采用台积电的标准 28nm 工艺制造，体积不到 5 美元。“Pulsar 不仅仅是另一个 AI 芯片——这是世界上第一个量产的神经形态微控制器，代表了我们将智能带到边缘的方式的根本转变，”Inna
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Innatera 传感器 神经形态 微控制器
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