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复旦大学微电子学院科研团队提出超低功耗二维柔性神经形态器件光电协同调制新策略
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摘要
随着大数据与人工智能时代的到来,电子设备对存储与计算能力提出了更高的要求。传统的冯诺依曼式计算构架存在着存储单元与计算单元分离的问题,极大限制了计算效率与功耗。仿生人工神经形态器件具有大规模并行计算、高效处理、低功耗等优势,可实现类似人脑的计算与信息处理方式,为新型存算一体化构架的建立提供了新的思路。
作者
王敏
机构地区
微电子学院
出处
《复旦学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期148-148,共1页
Journal of Fudan University:Natural Science
关键词
信息处理方式
存储单元
超低功耗
大数据
冯诺依曼
科研团队
计算单元
大规模并行计算
分类号
TN15 [电子电信—物理电子学]
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复旦学报(自然科学版)
2020年 第2期
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