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基于嵌入式FPGA的神經(jīng)形態(tài)計算架構(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)計算通過模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的并行處理與事件驅(qū)動機(jī)制，為低功耗、實時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，成為實現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)的理想載體。
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