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脑启发算法可大幅降低AI能耗

脑启发算法可大幅降低AI能耗

普渡大学和佐治亚理工学院研究人员提出采用脑启发算法构建AI计算机架构的新方法。研究显示,传统冯·诺依曼架构中处理器与内存分离造成数据传输瓶颈,随着AI模型规模四年内增长5000倍,能耗问题日益严重。研究团队建议采用脉冲神经网络和存内计算技术,将处理和存储功能集成,突破"内存墙"限制,显著降低AI模型能耗,使AI设备更适用于医疗、交通和无人机等实际应用场景。