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神经形态器件研究进展与未来趋势
被引量:
7
1
作者
王洋昊
刘昌
+1 位作者
黄如
杨玉超
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期904-915,共12页
大数据时代的信息爆炸、摩尔定律的逐渐减缓和"万物互联"的最终愿景使得发展高性能的非传统计算迫在眉睫. 21世纪以来,神经形态计算以高度的并行、极低的功耗和存算一体的特征受到了广泛的关注.其中,具有独特物理机制的神经...
大数据时代的信息爆炸、摩尔定律的逐渐减缓和"万物互联"的最终愿景使得发展高性能的非传统计算迫在眉睫. 21世纪以来,神经形态计算以高度的并行、极低的功耗和存算一体的特征受到了广泛的关注.其中,具有独特物理机制的神经形态器件是神经形态计算硬件的基本组成单元,对新型非冯·诺依曼架构芯片的研发乃至类脑智能的最终实现都具有重要意义.本文重点介绍了神经形态器件的研究进展和未来研发的趋势.研究低功耗的神经形态器件与集成方法,提高突触器件的线性度、对称性和开关比以及从动力学角度模拟生物启发的神经系统是该领域的研究热点.
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关键词
神经形态器件
类脑计算
人工智能
人工突触
人工神经元
忆阻器
原文传递
题名
神经形态器件研究进展与未来趋势
被引量:
7
1
作者
王洋昊
刘昌
黄如
杨玉超
机构
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系
北京大学人工智能研究院
出处
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期904-915,共12页
基金
国家自然科学基金(61925401,61674006,61927901,61421005)
国家重点研发计划(2017YFA0207600)
北京智源人工智能研究院智源青年科学家项目资助。
文摘
大数据时代的信息爆炸、摩尔定律的逐渐减缓和"万物互联"的最终愿景使得发展高性能的非传统计算迫在眉睫. 21世纪以来,神经形态计算以高度的并行、极低的功耗和存算一体的特征受到了广泛的关注.其中,具有独特物理机制的神经形态器件是神经形态计算硬件的基本组成单元,对新型非冯·诺依曼架构芯片的研发乃至类脑智能的最终实现都具有重要意义.本文重点介绍了神经形态器件的研究进展和未来研发的趋势.研究低功耗的神经形态器件与集成方法,提高突触器件的线性度、对称性和开关比以及从动力学角度模拟生物启发的神经系统是该领域的研究热点.
关键词
神经形态器件
类脑计算
人工智能
人工突触
人工神经元
忆阻器
Keywords
neuromorphic devices
brain-inspired computing
artificial intelligence
artificial synapse
artificial neuron
memristor
分类号
TP333 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经形态器件研究进展与未来趋势
王洋昊
刘昌
黄如
杨玉超
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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