基于嵌入式FPGA的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)：類腦智能的硬件加速之路

在人工智能與物聯(lián)網(wǎng)深度融合的當(dāng)下，傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)面臨算力瓶頸與能效困境。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算通過模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的并行處理與事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制，為低功耗、實(shí)時(shí)性要求高的嵌入式場景提供了突破性解決方案。而FPGA憑借其可重構(gòu)性與硬件并行加速能力，成為實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)的理想載體。