类脑计算,又被称为神经形态计算,属于计算机研究范畴,是借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称。
类脑计算是一种模拟大脑神经网络运行的新型计算机模型,基于生物神经系统的仿生计算模型,模拟大脑神经元和突触的工作方式,通过神经网络模型的运行来实现高级别抽象、模式识别和分类、自我组织、适应性和实时学习等智能行为,旨在实现类脑器官的仿真和智能。
类脑计算基于仿生的脉冲神经元实现信息的高效处理,具有低功耗、低延迟的技术优势,是打破“内存墙”的潜在技术之一,其在对功耗、延迟敏感的边缘计算领域具有广泛的应用价值和潜力。
从1945年科学家冯·诺伊曼以大脑为参考提出著名的冯·诺伊曼计算机体系结构,到1948年人工智能之父艾伦·图灵提出用类神经元网络方式构建现代计算机的设想,再到2020年浙江大学牵头研制成功亿级神经元类脑计算机,类脑计算研究不断取得进步。类脑计算既充满魅力又面临挑战,它的主要任务不仅是构建结构逼近人脑的网络系统,更在于构造性能媲美人脑的创新生态,为人类展示虚拟脑与生物脑相融合的计算前景。
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