“在对信息的编码、传输和处理方面 ， 我们希望从大脑机制中获得启发 ， 将这些想法应用到芯片技术上 ， 让芯片的处理速度更快、水平更高、功耗更低 。 ”吴华强也在进行神经形态芯片相关研究 ， 他告诉科技日报采访人员 。
吴华强介绍 ， 在传统的冯·诺依曼架构中 ， 信息的处理和存储是分开的 ， 而人的大脑在处理信息时 ， 存储和处理是融为一体的 。
“所以我们在尝试研发存算一体化的芯片 ， 希望通过避免芯片内部不停地搬运数据 ， 来大幅提高芯片的能效比 。 ”吴华强说 ， 他的团队现在也已研发出存算一体的样品芯片 。
谈到类脑计算的进展 ， 黄铁军告诉采访人员 ， 目前类脑计算仍在摸索阶段 ， 还缺乏典型的成功应用 。 但商业公司已经嗅到味道 ， 相关技术获得规模性应用可能不需要太长时间 。
“现在的神经形态计算还比较初步 ， 它的发展水平跟现有主流人工智能算法相比 ， 还存在一定差距 。 ”中科院自动化所研究员张兆翔接受科技日报采访人员采访时认为 ， 但作为一种新的探索方式 ， 应该继续坚持 ， 因为它可能就是未来人工智能技术发展的重要突破口 。
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