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硬件层面 ， 类脑芯片也开始兴起 ， 不再像传统计算机中的“冯·诺依曼架构” ， 把存储与计算功能分离 ， 使得每次计算都要在内存和CPU上频繁调用数据 ， 导致信息效率差、发热高 ， 而是基于微电子技术和新型神经形态器件的结合 ， 实现存储与计算的深度融合 ， 使芯片能够进行异步、并行、低速和分布式处理信息数据 ， 并具备自主感知、识别和学习的能力 。
4.4款类脑芯片
·IBM TrueNorth（SyNAPSE芯片）
2014年8月 ， IBM公司推出了第二代类脑芯片“True North” ， 工艺进化到了28纳米 ， 拥有了100万个可编程神经元和2.56亿个可编程数据传输通道 。

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这次最大的进步在于“神经突触内核架构” ， 让其中每个计算核心（神经元）都拥有了本地内存 ， 工作方式已经非常类似人脑中的神经元 ， 总功耗降低到了第一代的1% ， 体积是第一代的十五分之一 。
·英特尔Loihi芯片
Loihi芯片是英特尔的首款自学习神经元芯片 ， 历时十年研究设计 ， 可以像人类大脑一样 ， 通过脉冲或尖峰传递信息 ， 并自动调节突触强度 ， 通过环境中的各种反馈信息 ， 进行自主学习、下达指令 。
据英特尔的数据 ， 该芯片内部包含了128个计算核心 ， 每个核心集成1024个人工神经元 ， 总计13.1万个神经元 ， 彼此之间通过1.3亿个突触相互连接 ， 运算规模和虾脑相当 。
·高通Zeroth芯片
Zeroth不需要预编程 ， 通过正向强化的方式 ， 提供了类似人类大脑多巴胺刺激的方式 ， 让芯片具备了从周围环境获取反馈的能力 ， 高通用装载该芯片的机器小车进行演示 ， 使小车在自行启发算法下完成寻路、躲避障碍等任务 。

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·西井科技DeepSouth芯片
西井科技是一家中国公司 ， 已推出了两款类脑芯片 ， 其中DeepSouth拥有5000 万类脑神经元 ， 总计有 50 亿的“神经突触” ， 可以直接在芯片上完成计算 ， 不需要通过网络连接后台服务器 ， 可在“无网络”情况下使用 。
【什么是深度学习？什么是类脑计算？】来源：王煜全

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